Scénario de test & Cas d'usage
Entrenamiento de redes neuronales artificiales clásicas.
Descubrir todas las acciones de neuralNetSe asume que existe un modelo válido llamado 'modelo_real' (puede ser el del escenario 1). No se crea data adicional, ya que el foco está en la llamada a la acción con parámetros incorrectos.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | LOADACTIONSET 'neuralNet'; |
| 3 | annTrain / TABLE='sampsio.hmeq' inputs={'LOAN', 'VALUE'} target='BAD' modelTable={name='modelo_real', replace=true}; |
| 4 | QUIT; |
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | LOADACTIONSET 'neuralNet'; |
| 3 | annCode / |
| 4 | modelTable={name='modelo_fantasma'}, |
| 5 | code={casOut={name='codigo_fallido', replace=true}}; |
| 6 | RUN; |
| 7 | QUIT; |
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | LOADACTIONSET 'neuralNet'; |
| 3 | annCode / |
| 4 | modelTable={name='modelo_real'}, |
| 5 | modelId='Este-es-un-ID-de-modelo-extremadamente-largo-y-con-guiones-para-probar-robustez', |
| 6 | code={casOut={name='codigo_id_largo', replace=true}}; |
| 7 | RUN; |
| 8 | QUIT; |
En la etapa 1, la acción `annCode` debe fallar. El log de CAS debe mostrar un mensaje de error indicando que la tabla 'modelo_fantasma' no se pudo encontrar. No se debe crear la tabla 'codigo_fallido'.\nEn la etapa 2, la acción debe ejecutarse correctamente. Sin embargo, el código DATA step generado en la tabla 'codigo_id_largo' debe haber saneado el 'modelId': los guiones se reemplazarán por guiones bajos y el nombre base para las variables de salida será truncado a 32 caracteres (o un límite interno válido para SAS), demostrando que la acción es robusta frente a entradas no estándar.