1923 questions trouvées.

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Utilisez le paramètre "inputs" pour spécifier la liste des variables (nom, format, étiquette, etc.) sur lesquelles l'analyse doit porter....
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Oui, en utilisant le paramètre "rawOrder" défini sur Vrai (TRUE). Notez que le paramètre "raw" défini sur Vrai force également l'utilisation des valeurs brutes et surcharge "rawOrder"....
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Vous pouvez utiliser le paramètre "groupByLimit" pour définir un nombre maximum de niveaux. Si le serveur atteint ce nombre, il s'arrête et ne renvoie pas de résultat....
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Utilisez le paramètre "casOut" pour spécifier les paramètres de la table de sortie, tels que le nom de la table, la caslib, la compression, etc....
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Il suffit de définir le paramètre "descending" sur Vrai (TRUE)....
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L'action freqTab permet de construire des tableaux de fréquences et des tableaux croisés (crosstabulation tables)....
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Utilisez le paramètre "tabulate". Si vous spécifiez uniquement "vars", des tableaux de fréquences unidirectionnels sont générés. Pour produire des tableaux croisés à deux voies ou plus, spécifiez au moins deux variables ou utilisez le sous-paramètre "cross" avec "vars"....
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Il faut définir le paramètre "includeMissing" sur TRUE....
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Oui, en définissant le paramètre "includeZeroWeight" sur TRUE....
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Le paramètre "order" permet de spécifier le tri : "FORMATTED" (valeur formatée), "FREQ" (fréquence décroissante) ou "INTERNAL" (valeur interne non formatée). Le paramètre "descending" peut inverser cet ordre....
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Utilisez le paramètre "weight" pour spécifier le nom d'une variable numérique contenant les poids des observations....
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Utilisez le paramètre "outputTables" pour lister les noms des tables de résultats à sauvegarder....
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Le paramètre "nLevelsPrint" permet de spécifier le nombre maximum de niveaux de variables à afficher (0 supprime l'affichage)....
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Il permet de définir le format ("CROSSLIST" ou "LIST"), de limiter le nombre de niveaux affichés avec "maxLevels" et d'afficher les fréquences manquantes avec "missingFreq"....
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Utilisez le paramètre "groupByLimit" pour définir une limite au nombre de groupes BY ; l'analyse sera supprimée si ce seuil est dépassé....
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L'action frontierCost est utilisée pour analyser les modèles de coût de frontière stochastique....
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Utilisez le paramètre 'table' pour spécifier la table de données à analyser....
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Le paramètre 'class' permet de spécifier les variables de classification. Vous pouvez également configurer des options comme le traitement des valeurs manquantes ('countMissing', 'ignoreMissing') ou l'ordre de tri ('order')....
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Utilisez le paramètre 'bounds' pour imposer des contraintes de limites simples sur les estimations des paramètres....
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Le paramètre 'model' est utilisé pour définir le modèle. Il inclut la spécification de la variable dépendante via 'depVars' et la liste des effets via 'effects'....
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Le paramètre 'optimizer' permet de contrôler l'optimisation, en définissant par exemple la technique d'optimisation ('algorithm'), le nombre maximum d'itérations ('maxit') ou le temps CPU maximum ('maxtime')....
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Utilisez le paramètre 'output' avec le sous-paramètre 'casOut' pour spécifier les détails de la table de sortie qui contiendra les scores pour diverses statistiques....
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Utilisez le paramètre 'weight' pour spécifier les détails concernant la variable de pondération des observations....
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En définissant le paramètre 'includeinternalnames' sur TRUE, une colonne supplémentaire est ajoutée à la table des estimations de paramètres affichant leurs noms internes....
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Utilisez le paramètre 'restrictions' pour spécifier des restrictions linéaires à imposer sur les estimations des paramètres....
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L'action frontierProd est conçue pour analyser les modèles de production de frontière stochastique (stochastic frontier production models)....
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Vous devez utiliser le paramètre 'table' pour spécifier la table de données contenant les variables à analyser....
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L'option 'type' dans le sous-paramètre 'modelOptions' permet de choisir entre 'EXPONENTIAL' (modèle exponentiel, par défaut), 'HALF' (modèle demi-normal) et 'TRUNCATED' (modèle normal tronqué)....
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Le paramètre 'model' est utilisé pour définir la structure du modèle. Il contient 'depVars' pour spécifier la variable réponse et 'effects' pour lister les effets (variables explicatives et interactions)....
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Le paramètre 'output' permet de créer une table de sortie CAS (via 'casOut'). Vous pouvez spécifier des noms de variables pour stocker les valeurs prédites ('pred'), les résidus ('resid'), ainsi que l'efficacité technique de type 1 ('te1') et de type 2 ('te2')....
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Oui, vous pouvez utiliser le paramètre 'bounds' pour imposer des contraintes de bornes simples ou le paramètre 'restrictions' pour définir des restrictions linéaires sur les estimations des paramètres....
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Le paramètre 'optimizer' offre de nombreuses options pour contrôler l'optimisation, telles que le choix de la technique ('algorithm', par exemple Newton-Raphson ou Trust Region), le nombre maximum d'itérations ('maxit') et les critères de convergence....
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Oui, le paramètre 'weight' permet de spécifier une variable de pondération (avec une option pour normaliser les poids), et le paramètre 'freq' permet de spécifier une variable de fréquence pour les observations....
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L'action gbtreeCode génère du code de scoring DATA step à partir d'un modèle d'arbre de boosting de gradient....
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Le paramètre requis pour l'action gbtreeCode est "modelTable", qui spécifie la table contenant le modèle....
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Le paramètre "code" demande à l'action de produire du code de scoring SAS. Ses sous-paramètres incluent "casOut" (pour spécifier la table de sortie CAS), "comment" (pour inclure des commentaires, par défaut TRUE), "fmtWdth" (largeur du format), "indentSize" (taille de l'indentation), "labelId" ...
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Le paramètre "encodeName" spécifie s'il faut encoder les noms de variables, tels que les probabilités prédites d'une cible binaire ou nominale dans la table casOut générée. Les probabilités prédites sont nommées avec le préfixe P_ au lieu de _DT_P_. La valeur par défaut est "FALSE"....
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Les sous-paramètres de "modelTable" incluent "caslib" (bibliothèque CAS), "computedOnDemand" (calcul à la demande, par défaut FALSE), "computedVars" (variables calculées), "computedVarsProgram" (programme des variables calculées), "dataSourceOptions" (options de source de données), "importOpt...
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Spécifie que vous souhaitez que l'action utilise un ordre de lignes prédéfini. Cela nécessite l'utilisation des paramètres orderby et groupby lors d'un appel d'action table.partition préliminaire. Par défaut : FALSE...
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Spécifie les attributs temporaires, tels qu'un format, à appliquer aux variables d'entrée. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre attributes, consultez le paramètre commun casinvardesc. Alias : attribute, attrs, attr, varAttrs...
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Spécifie une variable pour l'apprentissage par transfert qui indique quelles observations proviennent d'une source auxiliaire. Une valeur de 0 indique une observation d'apprentissage traditionnelle. D'autres valeurs indiquent des données auxiliaires....
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Par défaut, l'ordre des bins est préservé pour les variables numériques. Lorsque la valeur est FALSE, l'ordre des bins est ignoré pour les variables numériques. Par défaut : TRUE...
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Spécifie la table où stocker le modèle d'arbre de décision. Si non spécifié, un nom aléatoire est généré. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre casOut, consultez le paramètre commun casouttable....
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Demande que l'action produise du code de score SAS. Spécifiez des paramètres supplémentaires. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre code, consultez le paramètre commun codegen....
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Demande que l'action produise du code de score SAS pour créer des variables encodant les interactions. Vous devez également demander des interactions de variables d'au moins degré 2. La valeur viicodegen peut être une ou plusieurs des suivantes : casOut, comment, fmtWdth, indentSize, labelId, li...
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Spécifie la distribution dans l'arbre de renforcement de gradient. BINARY : Cette valeur est utile pour la classification binaire. GAUSSIAN : Cette valeur est utile pour les arbres de régression. MULTINOMIAL : Cette valeur est utile pour la distribution multinomiale pour la classification avec plu...
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La valeur tkcasdt_earlyStop peut être une ou plusieurs des suivantes : metric, minimum, stagnation, threshold, thresholdIter, tolerance....
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Spécifie s'il faut encoder les noms de variable tels que les probabilités prédites d'une cible binaire ou nominale dans la table de sortie générée. Les probabilités prédites sont nommées avec le préfixe P_ au lieu de _DT_P_. Par défaut : FALSE...
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Spécifie la métrique d'évaluation FCMP pour les modèles d'arbre de renforcement de gradient. Alias : fcmpEvalFunc...
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Spécifie une variable numérique qui contient la fréquence d'occurrence de chaque observation....
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