selection={selectionStatement}

spécifie la méthode et les options pour effectuer la sélection du modèle.Pour plus d'informations, consultez Paramètre de sélection (Concepts partagés).La valeur de selectionStatement peut être une ou plusieurs des suivantes :candidates=integer | "ALL" spécifie le nombre maximal de candidats à afficher à chaque étape du processus de sélection, lorsque le niveau de détail ALL est spécifié.choose="AIC" | "AICC" | "DEFAULT" | "NONE" | "SBC" | "VALIDATE" spécifie le critère de choix du modèle. Le critère spécifié est évalué à chaque étape du processus de sélection, et le modèle qui donne la meilleure valeur du critère est choisi.Pour plus d'informations, consultez la discussion du sous-paramètre choose (Concepts partagés).details="ALL" | "NONE" | "STEPS" | "SUMMARY" spécifie le niveau de détail à produire sur le processus de sélection.Pour plus d'informations, consultez la discussion du sous-paramètre details (Concepts partagés).Par défaut : SUMMARYelasticNetOptions={enOptions} spécifie les options à utiliser pour effectuer les méthodes de sélection de réseau élastique.La valeur de enOptions peut être une ou plusieurs des suivantes :absFConv=double spécifie le critère de convergence de la différence de fonction absolue.Alias : abstol Par défaut : 1E-08 Valeur minimale : 0fConv=double spécifie le critère de convergence de la différence de fonction relative.Alias : fTol Valeur minimale : 0gConv=double spécifie le critère de convergence du gradient relatif.Alias : gTol Valeur minimale : 0lambda={double-1 <, double-2, ...>} spécifie les paramètres de régularisation dans la méthode de sélection du réseau élastique.mixing={double-1 <, double-2, ...>} spécifie le paramètre de mélange du réseau élastique.numLambda=integer spécifie le nombre de paramètres de régularisation dans la méthode de sélection du réseau élastique.Alias : nLambda Par défaut : 0 Valeur minimale : 0rho=double spécifie le facteur d'échelle à utiliser pour calculer le paramètre de régularisation minimal.Plage : (0, 1)solver="ADMM" | "BFGS" | "LBFGS" | "NLP" spécifie un solveur pour la sélection du réseau élastique.fast=TRUE | FALSE implémente l'algorithme de calcul de Lawless et Singhal (1978) pour calculer une approximation du premier ordre des estimations de pente restantes pour chaque élimination ultérieure d'une variable du modèle pendant la sélection arrière pour les modèles linéaires généralisés.Par défaut : FALSEhierarchy="DEFAULT" | "NONE" | "SINGLE" | "SINGLECLASS" spécifie si et comment appliquer l'exigence de hiérarchie du modèle. La hiérarchie du modèle fait référence à l'exigence selon laquelle, pour qu'un terme soit dans le modèle, tous les effets du modèle contenus dans le terme doivent être présents dans le modèle.Pour plus d'informations, consultez la description du sous-paramètre hierarchy (Concepts partagés).Par défaut : DEFAULTkappa={double-1 <, double-2, ...>} spécifie les coefficients dans la méthode LASSO relaxée.maxEffects=integer spécifie le nombre maximal d'effets dans tout modèle à considérer pendant le processus de sélection. Ce paramètre est ignoré pour la sélection arrière.maxSteps=integer spécifie le nombre maximal d'étapes de sélection à effectuer.method="BACKWARD" | "ELASTICNET" | "FORWARD" | "LASSO" | "NONE" | "STEPWISE" spécifie la méthode de sélection du modèle.Pour plus d'informations, consultez Méthodes de sélection de modèle (Concepts partagés).Par défaut : STEPWISEminEffects=integer spécifie le nombre minimal d'effets dans tout modèle à considérer pendant la sélection arrière.orderSelect=TRUE | FALSE lorsqu'il est défini sur True, affiche les effets dans les tableaux d'estimations de paramètres dans l'ordre dans lequel ils ont été ajoutés au modèle.Par défaut : FALSEplots=TRUE | FALSE lorsqu'il est défini sur True, produit les tableaux coefficientProgression et selectionSummaryForPlots que vous pouvez utiliser pour produire des tracés de diagnostic de sélection.Pour plus d'informations sur les tracés que vous pouvez créer, consultez Tracés de sélection de modèle (Concepts partagés dans SAS Visual Statistics : Procédures).Par défaut : FALSErelaxed=TRUE | FALSE lorsqu'il est défini sur True, applique la méthode LASSO relaxée.Par défaut : FALSEselect="AIC" | "AICC" | "DEFAULT" | "SBC" | "SL" spécifie le critère à utiliser pour déterminer l'ordre dans lequel les effets entrent ou sortent à chaque étape de la méthode de sélection. Ce paramètre ne s'applique pas à la sélection LAR ou LASSO.Pour plus d'informations, consultez la discussion du sous-paramètre select (Concepts partagés).slEntry=double spécifie le niveau de signification pour l'entrée lorsque le niveau de signification est utilisé comme critère de sélection ou d'arrêt.Alias : sle Par défaut : 0.05 Plage : (0, 1)slStay=double spécifie le niveau de signification pour la suppression lorsque le niveau de signification est utilisé comme critère de sélection ou d'arrêt.Alias : sls Par défaut : 0.05 Plage : (0, 1)stop="AIC" | "AICC" | "DEFAULT" | "NONE" | "SBC" | "SL" | "VALIDATE" spécifie un critère à utiliser pour arrêter le processus de sélection. Si vous ne spécifiez pas de critère d'arrêt, le critère utilisé pour sélectionner le modèle est également utilisé comme critère d'arrêt.Pour plus d'informations, consultez la discussion du sous-paramètre stop (Concepts partagés).stopHorizon=integer spécifie le nombre d'étapes consécutives où le critère d'arrêt doit s'aggraver pour qu'un extremum local soit détecté.Pour plus d'informations, consultez la discussion du sous-paramètre stopHorizon (Concepts partagés).Par défaut : 3