Foire Aux Questions

570 questions trouvées.

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L'action `batchresults` permet de basculer une action en cours d'exécution vers un mode de résultats par lots (batch)....
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Le paramètre requis est `uuid`, qui spécifie l'identifiant unique universel (UUID) de la session dont l'action doit être basculée en mode batch....
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La syntaxe en CASL est `session.batchresults / uuid="string";` où `"string"` est l'UUID de la session cible....
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L'action `biconnectedComponents` est utilisée pour calculer les composantes biconnexes et les points d'articulation d'un graphe....
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Un point d'articulation, ou sommet de coupe, est un nœud dont la suppression d'un graphe augmenterait le nombre de ses composantes connexes. C'est un point critique pour la connectivité du graphe....
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Une composante biconnexe, ou bloc, est un sous-graphe connexe maximal qui ne peut pas être déconnecté par la suppression d'un seul nœud. Autrement dit, un sous-graphe biconnexe ne contient aucun point d'articulation....
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Les tables de sortie principales incluent `out` pour le résumé des composantes, `outLinks` pour les liens du graphe, `outNodes` pour les nœuds du graphe, ainsi que `outBCTreeLinks` et `outBCTreeNodes` pour décrire l'arbre bloc-coupe résultant....
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Le paramètre `direction` spécifie si le graphe d'entrée doit être traité comme `DIRECTED` (orienté) ou `UNDIRECTED` (non orienté). La valeur par défaut est `UNDIRECTED`....
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L'action retourne `numArticulationPoints`, qui est le nombre de points d'articulation trouvés, et `numComponents`, qui est le nombre de composantes biconnexes identifiées dans le graphe....
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L'action `biconnectedComponents` calcule les composantes biconnexes et les points d'articulation d'un graphe....
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Un point d'articulation est un nœud dont la suppression du graphe augmenterait le nombre de composantes connexes. C'est un point critique pour la connectivité du graphe....
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Une composante biconnexe, ou bloc, est un sous-graphe connexe maximal qui n'a pas de points d'articulation. Cela signifie qu'il restera connexe même si un seul nœud est supprimé....
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Les principales tables de sortie sont `out` (résumé des composantes biconnexes), `outLinks` (informations sur les liens avec leur appartenance aux composantes), et `outNodes` (informations sur les nœuds, indiquant s'ils sont des points d'articulation)....
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Non, l'analyse des composantes biconnexes et des points d'articulation s'applique uniquement aux graphes non orientés (undirected). Le paramètre `direction` doit être défini sur `UNDIRECTED`, ce qui est sa valeur par défaut....
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L'action `binning` réalise une discrétisation non supervisée des variables, ce qui signifie qu'elle regroupe les valeurs des variables continues en un nombre plus petit d'intervalles (bins)....
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L'action `binning` propose trois méthodes : 'BUCKET' pour créer des intervalles de largeur égale, 'QUANTILE' pour des intervalles de fréquence égale (quantiles), et 'CUTPTS' pour définir des intervalles basés sur des points de coupe spécifiés par l'utilisateur....
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Le paramètre `binMissing`, lorsqu'il est activé (True), regroupe toutes les valeurs manquantes dans un intervalle distinct qui reçoit l'identifiant 0....
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Utilisez le paramètre `nBinsArray`. Vous pouvez fournir une liste de nombres d'intervalles, un pour chaque variable, ou une seule valeur qui s'appliquera à toutes les variables. Par défaut, 5 intervalles sont créés....
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Le paramètre `casOut` permet de spécifier les informations d'une table de sortie CAS. Cette table contiendra les variables d'origine ainsi que les nouvelles variables discrétisées....
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Oui, le paramètre `code` permet de générer du code SAS DATA step. Ce code peut être sauvegardé et réutilisé pour appliquer la même transformation de binning sur de nouveaux jeux de données....
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L'action `bnet` du jeu d'actions `bayesianNetClassifier` utilise des modèles de réseau bayésien pour classifier une variable cible. Elle permet d'entraîner un modèle en apprenant la structure du réseau à partir des données....
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L'action `bnet` peut apprendre plusieurs types de structures, spécifiables via le paramètre `structures`. Les options sont : `NAIVE` (naïf bayésien), `TAN` (arbre augmenté naïf bayésien), `PC` (parent-enfant), `MB` (couverture de Markov), et `GENERAL` (réseau bayésien général)....
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Le paramètre `missingNom` contrôle la gestion des valeurs manquantes pour les variables nominales. Les options sont : `IGNORE` pour ignorer les observations avec des valeurs manquantes, `IMPUTE` pour les remplacer par le mode de la variable, et `LEVEL` pour les traiter comme un niveau distinct de ...
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Le paramètre `parenting` spécifie la méthode d'apprentissage de la structure. `BESTONE` utilise une approche gloutonne en ajoutant le meilleur candidat comme parent à chaque itération. `BESTSET` évalue plusieurs ensembles de variables et choisit le meilleur ensemble comme parents pour chaque n...
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Pour sauvegarder le modèle, il faut utiliser le paramètre `saveState`. Ce paramètre spécifie une table CAS de sortie où le modèle sera stocké, permettant ainsi son utilisation ultérieure pour le scoring de nouvelles données....
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L'action `bnet` du jeu d'actions `bayesianNetClassifier` utilise des modèles de réseau bayésien pour classifier une variable cible. Elle permet d'entraîner un modèle en apprenant la structure du réseau à partir des données....
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L'action `bnet` peut apprendre plusieurs types de structures de réseau via le paramètre `structures` : `NAIVE` (naïf), `TAN` (arbre augmenté naïf), `PC` (parent-enfant), `MB` (couverture de Markov), et `GENERAL` ou `GN` (réseau bayésien général)....
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La gestion des valeurs manquantes est contrôlée par les paramètres `missingInt` pour les variables d'intervalle et `missingNom` pour les variables nominales. Pour les variables d'intervalle, les options sont d'ignorer l'observation (`IGNORE`) ou de remplacer par la moyenne (`IMPUTE`). Pour les va...
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Le paramètre `parenting` spécifie la méthode d'apprentissage de la structure. `BESTONE` utilise une approche gloutonne qui ajoute le meilleur candidat comme parent à chaque itération. `BESTSET` évalue plusieurs ensembles de variables candidates et choisit le meilleur ensemble comme parents pou...
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Pour sauvegarder le modèle entraîné pour un scoring futur, vous devez utiliser le paramètre `saveState`. Ce paramètre spécifie une table CAS de sortie où l'état du modèle sera enregistré. Vous devez au minimum fournir un nom pour cette table....
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L'action `boxChart` de l'ensemble d'actions 'Statistical Process Control' (Contrôle Statistique des Processus) est utilisée pour produire des diagrammes en boîte (box charts). Ces diagrammes sont un outil d'analyse pour le contrôle qualité des processus....
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L'action `boxChart` peut calculer les limites de contrôle basées sur les moyennes de sous-groupes (paramètre `controlStat`='MEAN') ou sur les médianes de sous-groupes (paramètre `controlStat`='MEDIAN'). La méthode par défaut est 'MEAN'....
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L'action `boxChart` peut effectuer jusqu'à huit tests standards pour détecter des causes spéciales (patterns non aléatoires). Ces tests, activés via le paramètre `primaryTests`, incluent la détection de points hors limites, de séries de points d'un même côté de la ligne centrale, de tenda...
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Oui, vous pouvez spécifier une table de données CAS contenant les paramètres des limites de contrôle à l'aide du paramètre `limitsTable`. Si cette table est fournie, l'action `boxChart` utilise ces limites pour créer le diagramme au lieu de les calculer à partir des données du processus....
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L'action `boxPlot` est utilisée pour calculer les quantiles, les moustaches supérieures et inférieures, ainsi que les valeurs aberrantes (outliers) pour une analyse statistique de type boîte à moustaches....
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Les paramètres essentiels sont `table`, qui spécifie la table de données d'entrée à analyser, et `inputs`, qui définit la ou les variables numériques sur lesquelles les calculs seront effectués....
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Pour activer la détection des valeurs aberrantes, définissez le paramètre `outliers` sur `TRUE`. Vous pouvez également utiliser `nOutBins` pour spécifier le nombre de catégories pour le rapport des outliers, et `nOutLimit` pour limiter le nombre maximum de valeurs aberrantes individuelles reto...
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Oui, l'analyse par groupe est possible en utilisant le paramètre `groupBy` pour spécifier les variables de regroupement. Le paramètre `groupByMode` permet de contrôler la méthode de groupement, et `includeMissingGroup` peut être utilisé pour inclure les valeurs manquantes comme un niveau de g...
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Le paramètre `pctlDef` spécifie l'une des cinq définitions mathématiques pour le calcul des statistiques de quantiles (percentiles), comme décrit dans la documentation de la procédure UNIVARIATE. La valeur par défaut est 6, qui correspond à un processus itératif....
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L'action `brTrain` est utilisée pour extraire des règles booléennes à partir d'un texte....
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Les paramètres requis pour l'action `brTrain` sont `docId` (spécifie la variable contenant l'ID du document), `table` (spécifie la table de données d'entrée pour l'extraction des règles), et `termId` (spécifie la variable contenant l'ID du terme)....
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Le paramètre `docInfo` spécifie les informations concernant la table de documents, y compris les événements, l'ID du document, la table elle-même, les cibles et le type de cible (BINARY, MULTICLASS, ou MULTILABEL)....
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Le paramètre `termInfo` spécifie les informations concernant la table des termes, y compris l'ID du terme, l'étiquette (le texte du terme) et la table contenant ces informations....
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L'action `brTrain` peut générer trois tables de sortie via le paramètre `casOuts` : `candidateTerms` (termes sélectionnés pour la création de règles), `rules` (règles générées pour chaque catégorie), et `ruleTerms` (termes contenus dans chaque règle générée)....
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Le paramètre `gPositive` spécifie le score g minimum requis pour qu'un terme positif soit pris en compte pour l'extraction de règles. La valeur par défaut est 8....
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Le paramètre `gNegative` spécifie le score g minimum requis pour qu'un terme négatif soit pris en compte pour l'extraction de règles. La valeur par défaut est 8....
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Le paramètre `maxCandidates` spécifie le nombre de termes candidats à sélectionner pour chaque catégorie. La valeur par défaut est 500....
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`maxTriesIn` spécifie la valeur k-in pour la recherche k-best dans le processus d'ensemble de termes pour créer des règles. `maxTriesOut` spécifie la valeur k-out pour la recherche k-best dans le processus d'ensemble de règles pour créer un jeu de règles....
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