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Utilisez le paramètre `caslib` pour spécifier la caslib à partir de laquelle lire tous les fichiers d'entrée....

Oui, vous pouvez utiliser le sous-paramètre `replace` à `True` dans le paramètre `casOut` pour remplacer une table existante....

Charge une seule table d'intervalles en mémoire....

Il spécifie le nom de l'intervalle personnalisé associé à la table. La chaîne de caractères que vous spécifiez ne doit pas contenir de caractères nationaux....

Il spécifie la table d'intervalles personnalisée à charger en mémoire....

Utilisez le paramètre 'inputRoles' pour spécifier les variables d'entrée. 'begin' pour la date de début, 'end' pour la date de fin, et 'season' pour l'index saisonnier....

Il spécifie le nombre de threads à utiliser par nœud. La valeur doit être un entier....

L'action `loadMps` charge une chaîne de caractères contenant un fichier au format MPS dans une table de données CAS. Cette table peut ensuite être utilisée par les solveurs d'optimisation....

Le paramètre `casOut` spécifie la table de données de sortie dans laquelle les données au format MPS seront chargées. Cette table peut ensuite être utilisée par les solveurs....

L'action `loadMps` accepte deux formats via le paramètre `format` : "FIXED", qui est la valeur par défaut, et "FREE". Cela détermine comment la chaîne de caractères du paramètre `mpsFileString` est lue....

Le paramètre `maxLength` spécifie la longueur maximale des noms de variables ou de contraintes. La longueur par défaut est de 8 caractères....

Les données MPS sont fournies via le paramètre `mpsFileString`, qui est une chaîne de caractères devant contenir l'intégralité du contenu d'un fichier au format .mps....

Charge un QKB (Quality Knowledge Base) en mémoire....

Le paramètre requis est 'qkb', qui spécifie le nom du QKB à charger....

La syntaxe est : qkb.loadQKB / qkb="nom_du_qkb";...

Charge une table à partir de la source de données d'une caslib....

L'action loadTable peut charger divers types de fichiers, notamment des fichiers CSV, des fichiers SASHDAT, des fichiers Excel, des fichiers compressés (GZ, ZIP), et d'autres sources de données en spécifiant les options d'importation appropriées....

Le paramètre 'casOut' est utilisé pour spécifier les paramètres de la table de sortie, y compris son nom, la caslib, et si une table existante doit être remplacée....

Oui, en définissant le paramètre 'promote' à VRAI (True) dans les options 'casOut'. Cela ajoute la table avec une portée globale, à condition que la caslib cible ait également une portée globale....

Oui, le paramètre 'where' permet de spécifier une expression pour ne charger qu'un sous-ensemble des données de la source....

En utilisant le paramètre 'readAhead' défini à VRAI (True), la table est chargée en mémoire immédiatement au lieu d'attendre sa première utilisation....

Elle charge un fichier binaire de modèle d'analyse de sentiments (SAM), un fichier binaire de modèle de catégorie (MCO), ou un fichier binaire de modèle de concept (LI) depuis la machine cliente, et crée une table CAS contenant ce fichier binaire....

Le paramètre requis est `casOut`, qui spécifie la table CAS à créer en sortie. Le paramètre `path`, qui indique le chemin du fichier sur la machine cliente, est également essentiel....

Le paramètre `casOut` est un objet qui contient les propriétés de la table à créer, telles que son nom (`name`), la bibliothèque CAS (`caslib`) où elle sera stockée, et si une table existante doit être remplacée (`replace`)....

Le fichier binaire doit être accessible depuis la machine cliente. Son emplacement est spécifié à l'aide du paramètre `path`....

L'action `log` est utilisée pour afficher et modifier les niveaux de journalisation du serveur CAS. Elle permet de contrôler la granularité des messages qui sont enregistrés....

Les principaux paramètres sont : `logger` qui spécifie le nom du journal à modifier, et `level` qui définit le nouveau niveau de journalisation à appliquer (par exemple, INFO, DEBUG, WARN, etc.)....

Pour que la modification du niveau de journalisation s'applique à toutes les nouvelles sessions qui seront créées, il faut utiliser le paramètre `newSessions` en le définissant sur TRUE....

Les niveaux de journalisation possibles sont : 'ALL' (tous), 'DEBUG' (débogage), 'ERROR' (erreur), 'FATAL' (fatal), 'INFO' (information), 'NULL' (le niveau est hérité du parent), 'OFF' (désactivé), 'TRACE' (trace), et 'WARN' (avertissement)....

L'action 'logistic' est utilisée pour ajuster des modèles de régression logistique, qui sont des modèles statistiques utilisés pour prédire la probabilité d'une issue binaire....

L'action 'logistic' peut ajuster des modèles pour des réponses binaires (deux niveaux), binomiales (nombre d'événements dans un nombre d'essais), et multinomiales (plus de deux catégories de réponse non ordonnées)....

La variable dépendante (ou cible) est spécifiée à l'aide du paramètre 'target' ou via le paramètre 'depVars' dans la section 'model'....

Oui, les variables catégorielles peuvent être incluses en utilisant le paramètre 'class'. Cela permet à l'action de traiter correctement ces variables en créant des variables indicatrices appropriées....

L'action 'logistic' supporte plusieurs méthodes de sélection de variables, notamment 'FORWARD' (ascendante), 'BACKWARD' (descendante), 'STEPWISE' (pas à pas), 'LASSO', et 'ELASTICNET'. Celles-ci peuvent être spécifiées via le paramètre 'selection'....

Pour obtenir les odds ratios, vous pouvez utiliser le paramètre 'oddsratio'. Il permet de spécifier les variables pour lesquelles les odds ratios doivent être calculés, ainsi que de configurer des options comme les intervalles de confiance et les unités de changement pour les variables continue...

Oui, les données peuvent être partitionnées en ensembles d'entraînement, de validation et de test en utilisant les paramètres 'partByFrac' (pour une partition aléatoire par fraction) ou 'partByVar' (en utilisant une variable de partition)....

Vous pouvez enregistrer le modèle ajusté dans une table CAS en utilisant le paramètre 'store'. La table résultante contient une représentation binaire du modèle qui peut être utilisée plus tard pour le scoring avec l'action 'logisticScore'....

L'action `logisticAssociation` a pour objectif de calculer des indices de corrélation de rang entre les probabilités prédites par un modèle et les réponses observées. Ceci est utilisé pour évaluer la capacité prédictive du modèle....

Les deux paramètres d'entrée principaux et obligatoires sont `restore`, qui permet de spécifier le modèle de régression à restaurer à partir d'un objet binaire (BLOB), et `table`, qui désigne la table de données d'entrée sur laquelle l'évaluation sera effectuée....

Pour générer une table de classification, il faut définir le paramètre `ctable` sur TRUE. On peut également spécifier les points de coupe (cutpoints) pour cette classification à l'aide du paramètre `cutpt`....

L'action 'logisticAssociation' peut fournir plusieurs statistiques clés, notamment la précision (accuracy), la sensibilité (tpf - true positive fraction), la spécificité (tnf - true negative fraction), la valeur prédictive positive (ppv), la valeur prédictive négative (npv) et le taux de mau...

Oui, il est possible d'enregistrer les tables de résultats en utilisant les paramètres `casOut` pour une table de sortie principale, ou `outputTables` pour spécifier les noms des tables de résultats spécifiques à sauvegarder en tant que tables CAS sur le serveur....

L'action `logisticCode` a pour principal objectif d'écrire du code SAS DATA step qui permet de calculer les valeurs prédites d'un modèle de régression logistique préalablement ajusté....

Le paramètre `restore` est obligatoire. Il est utilisé pour spécifier le modèle de régression ajusté à partir duquel le code de scoring doit être généré. Ce modèle est restauré à partir d'une table CAS contenant un objet binaire volumineux (BLOB)....

Pour générer les probabilités pour tous les niveaux de la variable de réponse, il faut définir le paramètre `pCatAll` sur TRUE. Par défaut, cette option est désactivée....

Oui, en activant le paramètre `comment` (défini sur TRUE), des commentaires explicatifs seront ajoutés au code DATA step généré pour en améliorer la lisibilité....

Le code généré est sauvegardé dans une table de sortie CAS. Les détails de cette table, comme son nom et sa caslib, sont spécifiés via le paramètre `casOut`....

L'action logisticLackfit calcule le test d'ajustement de Hosmer et Lemeshow pour les modèles de régression logistique....

Les paramètres clés incluent `nGroups` pour définir le nombre de groupes, `cutpt` pour spécifier des points de coupe personnalisés, et `df` pour les degrés de liberté....

L'action utilise soit le paramètre `nGroups` pour créer un nombre maximum de groupes (10 par défaut), soit le paramètre `cutpt` pour utiliser des points de coupe spécifiés par l'utilisateur pour partitionner les données....