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Inférence Causale : Comment éliminer les biais de sélection avec le Machine Learning (BART) et l'estimation AIPW

/* Création d'une session CAS si elle n'existe pas */ cas; /* Assurez-vous que la caslib mylib est disponible et mappée */ caslib _all_ assign; /* Création de la table de données SmokingWeight */ data mylib.SmokingWeight; infile datalines; input Sex $ Race $ Education $ Exercise $ Activit...

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Inférence Causale : Comment éliminer les biais de sélection avec le Machine Learning (BART) et l'estimation AIPW

/* Création d'une session CAS si elle n'existe pas */ cas; /* Assurez-vous que la caslib mylib est disponible et mappée */ caslib _all_ assign; /* Création de la table de données SmokingWeight */ data mylib.SmokingWeight; infile datalines; input Sex $ Race $ Education $ Exercise $ Activit...

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Inférence Causale : Comment éliminer les biais de sélection avec le Machine Learning (BART) et l'estimation AIPW

/* Création d'une session CAS si elle n'existe pas */ cas; /* Assurez-vous que la caslib mylib est disponible et mappée */ caslib _all_ assign; /* Création de la table de données SmokingWeight */ data mylib.SmokingWeight; infile datalines; input Sex $ Race $ Education $ Exercise $ Activit...

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Inférence Causale : Comment éliminer les biais de sélection avec le Machine Learning (BART) et l'estimation AIPW

/* Création d'une session CAS si elle n'existe pas */ cas; /* Assurez-vous que la caslib mylib est disponible et mappée */ caslib _all_ assign; /* Nettoyage des tables existantes pour s'assurer d'un redémarrage propre */ proc casutil; droptable casdata='SmokingWeight' incaslib='mylib' quiet;...

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Inférence Causale : Comment estimer les effets contrefactuels avec les modèles de boosting de gradient ?

/* --- Configuration de la session CAS et de la bibliothèque --- */ proc cas; session casauto; /* Crée une bibliothèque CAS temporaire 'mylib' si elle n'existe pas */ if not caslibexists('mylib') then do; caslib mylib datasource=(path='/tmp/') global; end; quit; /* --- Do...

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Inférence Causale : Comment estimer les effets contrefactuels avec les modèles de boosting de gradient ?

/* --- Étape 1 : Entraîner un modèle GRADBOOST et le sauvegarder --- */ proc gradboost data=mylib.birthwgt_synth ntrees=20 seed=54321; /* Plus d'arbres pour l'exemple */ target Death / level=nominal; input Smoking AgeGroup Married Drinking SomeCollege / level=nominal; savestate rstore=m...

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Inférence Causale : Comment estimer les effets contrefactuels avec les modèles de boosting de gradient ?

/* --- Étape 1 : Entraîner un modèle GRADBOOST et le sauvegarder --- */ proc gradboost data=mylib.birthwgt_synth ntrees=15 seed=67890; target Death / level=nominal; input Smoking AgeGroup Married Drinking SomeCollege / level=nominal; savestate rstore=mylib.gbOutMod_ex3; run; /* --- Éta...

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Inférence Causale : Comment estimer les effets contrefactuels avec les modèles de boosting de gradient ?

/* --- Étape 1 : Estimer les scores de propension avec PROC LOGSELECT --- */ /* Pour la méthode IPW, nous modélisons la probabilité de recevoir le traitement (Smoking) */ proc logselect data=mylib.birthwgt_synth; model Smoking = AgeGroup Married Drinking SomeCollege; output out=mylib.propen...

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Data Preprocessing : Industrialisez le nettoyage de vos datasets avant modélisation grâce aux services DataFlux

CAS; CASLIB _ALL_ ASSIGN; DATA _NULL_; CALL SYMPUTX('CAS_SESSION_NAME', %SYSFUNC(GETOPTION(CASAUTOSESS))); RUN; /* Création d'une table CAS à partir de données SAS */ DATA mycas.raw_products; LENGTH ProductID $10 Description $100; INPUT ProductID $ Description $; DATALINES; ...

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Garbage In, Garbage Out ? Automatisez la validation de vos datasets avant modélisation via micro-services

/* Établissement d'une session CAS et création d'une bibliothèque CAS */ CAS; libname mycas cas; /* Chargement des données d'entrée vers CAS */ libname dqsio "%sysfunc(pathname(WORK))"; /* Assurez-vous que dqsio pointe vers un emplacement valide */ DATA dqsio.dfsample; LENGTH ID $10 Nom $20 ...