Voir la documentation de annTrain
L'action `annScore` est utilisée pour évaluer (scorer) une table de données en utilisant un modèle de réseau de neurones artificiels préalablement entraîné. Elle applique le modèle stocké dans une table de modèle sur une nouvelle table de données pour générer des prédictions. Cette action est une étape cruciale dans le cycle de vie du machine learning, permettant de déployer un modèle pour faire des inférences sur de nouvelles données.
The annCode action generates SAS DATA step scoring code from a trained artificial neural network model. This allows for the deployment of the model outside of the CAS environment, enabling scoring of new data in traditional SAS environments. The generated code can be saved to a CAS table for further use.
The `annScore` action scores a data table using a pre-trained artificial neural network model. This is a crucial step after training a model with `annTrain`, allowing you to apply the learned patterns to new data to make predictions. The action can generate various outputs, including predicted values, probabilities for classification tasks, and even the values of hidden layer nodes, which can be useful for feature engineering or model interpretation.