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The `annTrain` action, part of the `neuralNet` action set, is used to train an artificial neural network (ANN) in SAS Viya. This process involves adjusting the network's weights based on a given dataset to minimize prediction errors. The action supports various architectures like Multi-Layer Perceptrons (MLP), Generalized Linear Models (GLIM), and direct connection models. It offers extensive customization options, including different activation functions, optimization algorithms (like LBFGS and SGD), and data standardization methods, making it a versatile tool for building predictive models.
Die Aktion `annScore` im `neuralNet`-Aktionssatz wird verwendet, um eine Datentabelle unter Verwendung eines zuvor trainierten künstlichen neuronalen Netzwerkmodells zu bewerten. Diese Aktion nimmt ein trainiertes Modell (gespeichert in einer CAS-Tabelle) und eine Eingabetabelle und erzeugt eine Ausgabetabelle, die die vorhergesagten Werte enthält. Sie ist ein wesentlicher Schritt im Machine-Learning-Workflow, um die Leistung eines Modells auf neuen Daten zu bewerten oder Vorhersagen für die Produktion zu generieren.
Erzeugt DATA-Step-Scoring-Code aus einem künstlichen neuronalen Netzwerkmodell. Diese Aktion ist entscheidend für die Operationalisierung von Modellen, da sie es ermöglicht, das trainierte Modell in eine portable und wiederverwendbare Form zu konvertieren, die in verschiedenen SAS-Umgebungen zur Bewertung neuer Daten ohne die Notwendigkeit der CAS-Umgebung ausgeführt werden kann.