Oui, le paramètre "event" permet de spécifier le niveau de la variable cible ("target") que vous souhaitez modéliser, transformant ainsi les problèmes de classification multiniveaux en une classification binaire un-contre-tous....
L'action exploreData effectue une exploration, une analyse automatique des variables et un regroupement en utilisant un profilage statistique complet des variables....
Il spécifie la limite de comptage distinct (par défaut 10000). Si cette limite est dépassée et que 'misraGries' est vrai, l'algorithme Misra-Gries est utilisé. Sinon, l'opération est annulée....
Ce paramètre définit la politique d'analyse et de regroupement automatique des variables (AVAPT), contrôlant la gestion de la cardinalité, de l'entropie, des valeurs aberrantes, de l'asymétrie, et d'autres statistiques....
Le paramètre 'event' spécifie le niveau de la variable cible à modéliser. Il permet de transformer les problèmes de classification multiniveaux en un problème binaire 'un contre tous'....
Lorsqu'il est défini sur Vrai (par défaut), il permet l'utilisation de l'algorithme d'esquisse de fréquence Misra-Gries pour estimer la distribution si la limite 'distinctCountLimit' est dépassée....
Il spécifie la valeur de tolérance pour la fonction de répartition empirique (ECDF), utilisée par l'algorithme d'esquisse des quantiles. La valeur par défaut est 0.001....
Ils permettent de spécifier explicitement quelles variables doivent être considérées respectivement comme des dates ou des horodatages (datetime) lors de l'analyse....
Si elle est définie sur Vrai, l'action ne crée pas de table transitoire sur le serveur, ce qui peut être plus efficace, bien que l'ordre des données puisse ne pas être stable lors de répétitions....
L'action exportTextModel permet de construire un modèle astore (analytic store) pour la catégorisation, l'extraction de concepts et l'analyse de sentiments....
Les paramètres requis sont 'build' (pour définir le type de modèle et ses options), 'casOut' (pour la table de sortie du modèle) et 'table' (la table d'entrée)....
Il définit la taille des blocs utilisés lors du traitement d'un document (par défaut 32K). Des tailles plus petites (ex: 16K) sont utiles pour la mémoire limitée, tandis que 'ALL' traite le document en entier....
Les options sont 'DEFAULT' (génère trois tables : résultats de données, résultats de termes et le modèle) ou 'DATAGRID' (génère une table de résultats pour chaque document)....
Le sous-paramètre whereTable permet de spécifier une table d'entrée contenant des lignes à utiliser comme filtre WHERE. Si le paramètre vars n'est pas spécifié, les noms de variables communs sont utilisés pour trouver les lignes correspondantes....
Vous pouvez utiliser le paramètre caslib au sein de rstore (ou whereTable) pour spécifier la bibliothèque CAS. Par défaut, la caslib active est utilisée....
Le paramètre 'coordType' prend en charge les formats "COCO" (Common Objects in Context), "RECT" (rectangulaire, par défaut) et "YOLO" (You Only Look Once)....
On utilise le paramètre 'extractType'. La valeur "CROP" effectue un recadrage, tandis que la valeur "HIGHLIGHT" (par défaut) effectue une mise en évidence....
Le paramètre 'maxObjects' permet de spécifier un nombre entier (64 bits) définissant le nombre maximum d'objets détectés à extraire. La valeur par défaut est 10....
Le paramètre 'outputFormat' permet de choisir entre "MULTIPLE_COLUMNS" (sauvegarde en plusieurs colonnes sur une ligne) et "MULTIPLE_ROWS" (sauvegarde en une colonne sur plusieurs lignes, par défaut)....
Lorsqu'il est défini sur Vrai (True), le paramètre 'decode' écrit les images décodées ainsi que leurs métadonnées dans la table de sortie. Sa valeur par défaut est Faux (False)....
Spécifie que l'action doit utiliser un ordre de lignes prédéfini. Cela nécessite l'utilisation des paramètres orderby et groupby lors d'un appel préliminaire à l'action table.partition. La valeur par défaut est FALSE....
Spécifie les attributs des variables. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun casinvardesc (Annexe A : Paramètres communs). L'alias est attribute....
Spécifie une liste de tables de résultats à envoyer au client pour affichage. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun displayTables (Annexe A : Paramètres communs)....
Spécifie les variables à utiliser dans l'entraînement. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun casinvardesc (Annexe A : Paramètres communs). L'alias est input....
Spécifie les variables nominales à utiliser dans l'entraînement. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun casinvardesc (Annexe A : Paramètres communs). L'alias est nominal....
Spécifie la table de données de sortie dans laquelle enregistrer les paramètres estimés de la machine de factorisation. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun casouttable (Forme 1) (Annexe A : Paramètres communs)....
Spécifie la table de données de sortie dans laquelle enregistrer les observations scorées. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun outputStatement (Annexe A : Paramètres communs)....
Répertorie les noms des tables de résultats à enregistrer en tant que tables CAS sur le serveur. Pour plus d'informations, consultez le paramètre commun outputTables (Annexe A : Paramètres communs). L'alias est displayOut....
Attribue aléatoirement des proportions spécifiées d'observations dans la table d'entrée aux rôles d'entraînement et de validation. Les observations sont partitionnées logiquement en sous-ensembles disjoints pour l'entraînement, la validation et le test du modèle. Les sous-paramètres inclue...
Spécifie la variable dans les données d'entrée dont les valeurs sont utilisées pour attribuer des rôles à chaque observation. Les observations sont partitionnées logiquement en sous-ensembles disjoints pour l'entraînement, la validation et le test du modèle. Les sous-paramètres incluent na...
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