Entraînement d'un modèle Gradient Boosting pour la prédiction de salaire

Explication :
Ce bloc de code initialise une session CAS et rend toutes les CASLIBs disponibles. Un DATA STEP est ensuite utilisé pour charger l'ensemble de données 'sashelp.baseball' dans la mémoire CAS sous la CASLIB 'casuser', créant ainsi une copie de travail de la table 'baseball' en mémoire CAS.

Explication :
Ce bloc utilise PROC CAS pour charger l'action set 'decisionTree'. Cet action set fournit les actions nécessaires à la construction et à l'entraînement de modèles d'arbres de décision, y compris l'action de Gradient Boosting qui sera utilisée par la suite.

Explication :
Ce bloc configure la CASLIB par défaut sur 'casuser' et utilise ensuite l'action 'gbtreeTrain' de l'action set 'decisionTree' via PROC CAS. Cette action entraîne un modèle de Gradient Boosting sur la table 'baseball' (casuser.baseball), ciblant la variable 'logSalary'. Il spécifie une liste de variables d'entrée numériques et nominales, utilise une distribution POISSON, et inclut des options pour l'arrêt précoce (basé sur LOGLOSS), l'encodage des noms, la sélection gloutonne, la gestion des valeurs manquantes, la régularisation Lasso, la taille des feuilles, le taux d'apprentissage et le calcul de l'importance des variables. Le modèle entraîné est sauvegardé dans une nouvelle table CAS nommée 'GRADBOOST3'.