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Die Aktion `assess` im `percentile`-Aktionssatz dient zur Bewertung und zum Vergleich von Vorhersagemodellen. Sie ist besonders nützlich für die Evaluierung von Klassifikations- und Regressionsmodellen, indem sie wichtige Leistungsstatistiken wie ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic), Lift-Charts und Anpassungsstatistiken (z. B. Gini-Koeffizient, KS-Statistik, mittlere quadratische Abweichung) berechnet. Dies ermöglicht es Datenanalysten, die Genauigkeit und Vorhersagekraft ihrer Modelle objektiv zu messen und verschiedene Modelle miteinander zu vergleichen, um das leistungsstärkste auszuwählen.
L'action `assess` du jeu d'actions `percentile` est un outil puissant pour évaluer et comparer les performances de modèles prédictifs. Elle est particulièrement utile dans les scénarios de classification binaire et de régression. Pour les modèles de classification, elle calcule des statistiques d'ajustement, génère des courbes ROC (Receiver Operating Characteristic) et des courbes de lift, qui sont essentielles pour comprendre la capacité du modèle à discriminer les classes. Pour les modèles de régression, elle fournit des métriques d'erreur pour évaluer la précision des prédictions. Cette action permet une analyse fine en supportant la pondération des observations, le traitement par groupe (`groupBy`) et l'évaluation sur des partitions de données spécifiques, ce qui en fait un outil flexible pour la validation de modèles dans SAS Viya.
La acción `percentile.boxPlot` en SAS Viya es una herramienta de análisis estadístico que se utiliza para calcular un conjunto completo de estadísticas descriptivas necesarias para construir diagramas de caja (box plots). Estos diagramas son fundamentales para visualizar la distribución de datos numéricos, identificar la mediana, los cuartiles, los valores atípicos y la dispersión de una variable. La acción puede procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente en el entorno distribuido de CAS.