Foire Aux Questions

570 questions trouvées.

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L'action `copyTable` est utilisée pour copier une table en mémoire (in-memory) vers une autre table en mémoire dans CAS....
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Les deux paramètres obligatoires sont `table`, qui spécifie la table source à copier, et `casout`, qui définit la table de destination....
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Pour écraser une table existante, vous devez définir le sous-paramètre `replace` à `TRUE` (ou `true` selon le client) à l'intérieur du paramètre `casout`....
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Oui, en définissant le sous-paramètre `promote` à `TRUE` dans le paramètre `casout`. Cela donne à la table une portée globale, la rendant accessible aux autres sessions, à condition que la caslib de destination soit également globale....
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Oui, vous pouvez spécifier la caslib de destination en utilisant le sous-paramètre `caslib` à l'intérieur du paramètre `casout`....
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Lorsqu'il est défini sur `TRUE`, le paramètre `distributeRows` redistribue les lignes de la table source parmi les différents workers (nœuds de travail) du serveur CAS lors de la copie. Par défaut, les lignes restent sur leur worker d'origine....
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L'action `core` est utilisée pour calculer la décomposition en k-cœurs (k-core) d'un graphe. Cette analyse permet d'identifier les sous-ensembles de nœuds qui sont densément connectés entre eux....
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Un k-cœur est un sous-graphe maximal dans lequel chaque sommet a un degré d'au moins 'k' au sein de ce même sous-graphe. La décomposition en k-cœurs consiste à trouver, pour chaque nœud, la plus grande valeur de 'k' telle que le nœud appartienne à un k-cœur....
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Vous pouvez spécifier le graphe d'entrée de deux manières : soit en utilisant le paramètre `graph` si le graphe est déjà chargé en mémoire, soit en fournissant une table de liens via le paramètre `links` et, optionnellement, une table de nœuds via le paramètre `nodes`....
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Le paramètre `direction` permet de spécifier si le graphe doit être traité comme orienté ('DIRECTED') ou non orienté ('UNDIRECTED'). Pour la décomposition en k-cœurs, l'algorithme traite le graphe comme non orienté par défaut, ce qui est le comportement standard pour cette métrique....
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Les résultats de la décomposition sont ajoutés à la table de sortie des nœuds, spécifiée par le paramètre `outNodes`. Cette table contiendra les informations initiales des nœuds plus une nouvelle colonne indiquant le numéro de k-cœur pour chaque nœud....
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L'action `simple.correlation` calcule les corrélations produit-moment de Pearson pour un ensemble de variables numériques dans une table CAS....
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Outre les corrélations de Pearson, l'action peut calculer diverses statistiques, notamment : la matrice de variance/covariance (`covariance`), la somme des carrés et des produits croisés corrigée (`csscp`), la somme des carrés et des produits croisés (`sscp`), et le coefficient alpha de Cronba...
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Utilisez le paramètre `inputs` pour lister les variables pour lesquelles vous souhaitez calculer les corrélations. Si vous voulez corréler un ensemble de variables avec un autre, utilisez le paramètre `inputs` pour le premier ensemble et `pairWithInput` (ou son alias `with`) pour le second....
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Par défaut, l'action utilise la suppression par paire (pairwise deletion) pour les valeurs manquantes. Pour utiliser la suppression par liste (listwise deletion), où les observations avec une valeur manquante pour n'importe quelle variable d'analyse sont complètement exclues, définissez le param...
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Oui, vous pouvez spécifier une variable de pondération numérique en utilisant le paramètre `weight`. De plus, une variable de fréquence peut être spécifiée avec le paramètre `freq`....
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Vous pouvez utiliser le paramètre `casOut` ou `pearsonOut` pour spécifier une table de sortie pour les statistiques demandées. Le paramètre `outputTables` peut également être utilisé pour sauvegarder des tables de résultats spécifiques (comme la covariance ou le SSCP) dans des tables CAS....
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Ce paramètre spécifie le diviseur à utiliser dans le calcul des variances et covariances. Les options possibles sont : `DF` (degrés de liberté, par défaut), `N` (nombre d'observations), `WDF` (somme des poids moins un), ou `WEIGHT` (somme des poids)....
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L'action `countregFitModel` analyse les modèles de régression dans lesquels la variable dépendante prend des valeurs entières non négatives ou de comptage. Typiquement, cette variable représente le nombre de fois qu'un événement se produit....
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Cette action peut ajuster plusieurs modèles, notamment : Poisson (POISSON), Binomial Négatif (NEGBIN1 et NEGBIN2), et Conway-Maxwell-Poisson (CMPOISSON). Elle prend également en charge les versions à inflation de zéros de ces modèles : ZIP (Zero-Inflated Poisson), ZINB (Zero-Inflated Negative ...
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Pour effectuer une analyse bayésienne, vous devez utiliser le paramètre `bayes`. Ce paramètre permet de configurer l'analyse en spécifiant des options telles que le nombre d'itérations de rodage (`nburnin`), le nombre d'échantillons (`nsample`), le nombre de chaînes de Markov (`nchain`), et d...
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Oui, le paramètre `store` permet de sauvegarder le modèle de régression ajusté dans un 'item store'. Cela permet de réutiliser le modèle plus tard, par exemple pour le scoring, sans avoir besoin de le ré-estimer....
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Oui, l'action peut analyser des données de panel en utilisant des modèles à effets fixes ou à effets aléatoires. Pour cela, il faut utiliser le paramètre `errorcomp` pour spécifier le type de modèle de panel ('ERRORCOMPFIXED' ou 'ERRORCOMPRANDOM') et le paramètre `groupid` pour définir la ...
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La sélection de variables est contrôlée par le paramètre `selection`. Plusieurs méthodes sont disponibles, comme 'FORWARD', 'BACKWARD', 'STEPWISE', 'LASSO', et 'ELASTICNET'. Vous pouvez spécifier des critères pour l'entrée, le retrait et l'arrêt de la sélection, tels que le niveau de signi...
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L'action `countreg.countregViewStore` affiche des informations sur un modèle de régression qui est restauré à partir d'un magasin d'éléments (item store)....
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Les paramètres obligatoires pour l'action `countreg.countregViewStore` sont `table`, qui spécifie la table de données d'entrée, et `instore`, qui spécifie le magasin d'éléments d'entrée contenant le modèle de régression à restaurer....
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Le paramètre `instore` spécifie le magasin d'éléments (item store) d'entrée à partir duquel un modèle de régression sera restauré. L'action peut ensuite afficher divers rapports sur ce modèle....
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Le paramètre `viewOptions` spécifie les rapports à afficher concernant le modèle de régression restauré. Vous pouvez choisir d'afficher des informations minimales (par défaut), toutes les informations (`all`), les estimations finales (`finalEstimates`), les covariances (`covariances`), les co...
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Oui, le paramètre `outputTables` est utilisé pour spécifier la liste des tables de résultats que vous souhaitez sauvegarder en tant que tables CAS. Si ce paramètre est omis, aucune table n'est sauvegardée....
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L'action cox est utilisée pour ajuster un modèle de régression à risques proportionnels de Cox....
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Pour spécifier la table de données d'entrée, le paramètre `table` est obligatoire. Il faut y définir le nom de la table et optionnellement la `caslib`....
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Le modèle de survie est défini via le paramètre `model`. Celui-ci requiert la spécification de la variable de temps de survie dans `depVars`, la variable de censure dans `censor`, et les valeurs de censure dans `censVals`....
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La sélection de variables se configure avec le paramètre `selection`. Vous pouvez y spécifier la méthode (`method`) comme 'FORWARD', 'BACKWARD', 'STEPWISE' ou 'LASSO', ainsi que des critères d'arrêt (`stop`) et de choix (`choose`) comme 'AIC', 'SBC' ou 'SL'....
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Oui, en utilisant le paramètre `code`, vous pouvez générer du code SAS DATA step. Il faut spécifier une table de sortie CAS via le sous-paramètre `casOut` pour stocker le code de scoring généré....
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Les variables catégorielles doivent être déclarées dans le paramètre `class`. Vous pouvez y spécifier l'ordre des niveaux, la méthode de paramétrisation (`param`) et la modalité de référence (`ref`)....
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Cette action crée une sauvegarde des contrôles d'accès s'il n'y en a pas déjà une en cours....
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Le paramètre requis est `path`, qui spécifie le chemin du répertoire de l'emplacement de la sauvegarde....
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Le paramètre `tables`, lorsqu'il est défini sur True, sauvegarde chaque objet en tant que table CAS au lieu de persister la sauvegarde sur le système de fichiers. Sa valeur par défaut est False....
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Vous utilisez le paramètre `path` pour fournir le chemin du répertoire où la sauvegarde sera créée....
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L'action `crfScore` est utilisée pour scorer des documents à l'aide d'un modèle de champs aléatoires conditionnels (CRF)....
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L'action `crfScore` requiert une table d'entrée principale spécifiée par le paramètre `table`, ainsi que plusieurs tables de modélisation d'entrée spécifiées sous le paramètre `model`. Celles-ci incluent les tables pour les attributs (`attr`), les caractéristiques (`feature`), les étiquet...
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La sortie principale est une table CAS, spécifiée par le paramètre `casOut`, qui contient les données étiquetées (ou 'taggées') après le processus de scoring....
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Le paramètre `target` est utilisé pour spécifier le nom de la variable prédite ou cachée dans la table de sortie générée par l'action....
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L'action `crfTrain` est utilisée pour entraîner un modèle de Champs Aléatoires Conditionnels (CRF), qui est un package de modélisation pour l'étiquetage de séquences dans SAS Text Analytics....
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Les paramètres obligatoires sont `model`, qui spécifie les tables de modélisation en sortie ; `table`, qui contient les données d'entrée ; `target`, qui est le nom de la variable prédite/cachée ; et `template`, qui est le modèle textuel pour l'extraction des caractéristiques....
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Le paramètre `model` est un dictionnaire qui définit les cinq tables CAS de sortie contenant le modèle entraîné. Les sous-paramètres requis sont `attr` (attributs), `attrfeature` (mappage attribut-caractéristique), `feature` (caractéristiques), `label` (étiquettes), et `template` (modèles)...
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Le paramètre `nloOpts` permet de choisir un solveur via son sous-paramètre `algorithm`. Les options sont : 'LBFGS' (par défaut), 'ADAM', 'SGD', et 'HF' (expérimental). Chaque solveur a ses propres options de configuration....
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La régularisation est contrôlée via le sous-paramètre `optmlOpt` de `nloOpts`. Vous pouvez spécifier `regL1` pour la régularisation L1 et `regL2` pour la régularisation L2. Les deux valeurs doivent être non négatives....
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Oui, le paramètre `nloOpts` contient un sous-paramètre `validate` qui permet de configurer la validation. Vous pouvez spécifier la fréquence de validation (`frequency`), un objectif de taux de mauvaise classification (`goal`), et des critères d'arrêt anticipé basés sur la stagnation (`stagna...
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L'action `crossTab` est utilisée pour effectuer des tabulations à une ou deux dimensions, également connues sous le nom de tableaux croisés....
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