Contexte Métier
Une usine manufacturière analyse des milliers de logs de capteurs pour la maintenance prédictive. Compte tenu du volume et de la nécessité d'une validation rigoureuse (10 plis), l'exécution doit être parallélisée au maximum sur les nœuds de travail pour optimiser le temps de traitement.
Préparation des Données
Génération d'un jeu de données de capteurs plus volumineux pour tester la charge.
Copié !
| 1 | |
| 2 | DATA work.sensors; |
| 3 | call streaminit(999); |
| 4 | DO i=1 to 5000; |
| 5 | temp = rand('normal', 90, 10); |
| 6 | vibr = rand('normal', 0.5, 0.1); |
| 7 | pressure = rand('uniform', 10, 50); |
| 8 | IF temp > 110 or vibr > 0.8 THEN STATUS='Fail'; |
| 9 | ELSE STATUS='OK'; |
| 10 | OUTPUT; |
| 11 | END; |
| 12 | |
| 13 | RUN; |
| 14 |
Étapes de réalisation
1
Chargement des données capteurs dans CAS.
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | upload path="%sysfunc(pathname(work))/sensors.sas7bdat" casout={name="sensors", replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | QUIT; |
| 6 |
2
Validation croisée sur 10 plis avec parallélisation explicite et graine fixée.
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | mlTools.crossValidate / kFolds=10 modelType="DECISIONTREE" parallelFolds=TRUE seed=42 trainOptions={TABLE={name="sensors"}, target="status", inputs={"temp", "vibr", "pressure"}, nominals={"status"}}; |
| 4 | |
| 5 | QUIT; |
| 6 |
Résultat Attendu
L'exécution doit se terminer sans erreur, en utilisant les threads parallèles pour traiter les 10 plis simultanément. Les logs doivent indiquer l'initialisation et la fin des plis (grâce au logLevel par défaut).