Entrenamiento de un modelo Gradient Boosting para la predicción de salario

Explicación :
Este bloque de código inicializa una sesión CAS y hace que todas las CASLIBs estén disponibles. Luego se utiliza un DATA STEP para cargar el conjunto de datos 'sashelp.baseball' en la memoria CAS bajo la CASLIB 'casuser', creando así una copia de trabajo de la tabla 'baseball' en la memoria CAS.

Explicación :
Este bloque utiliza PROC CAS para cargar el action set 'decisionTree'. Este action set proporciona las acciones necesarias para la construcción y el entrenamiento de modelos de árboles de decisión, incluyendo la acción de Gradient Boosting que se utilizará posteriormente.

Explicación :
Este bloque configura la CASLIB por defecto en 'casuser' y luego utiliza la acción 'gbtreeTrain' del action set 'decisionTree' a través de PROC CAS. Esta acción entrena un modelo de Gradient Boosting en la tabla 'baseball' (casuser.baseball), apuntando a la variable 'logSalary'. Especifica una lista de variables de entrada numéricas y nominales, utiliza una distribución POISSON, e incluye opciones para la detención temprana (basada en LOGLOSS), la codificación de nombres, la selección glotona, el manejo de valores faltantes, la regularización Lasso, el tamaño de las hojas, la tasa de aprendizaje y el cálculo de la importancia de las variables. El modelo entrenado se guarda en una nueva tabla CAS llamada 'GRADBOOST3'.