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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.
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.
The boxPlot action calculates quantiles, high and low whiskers, and outliers for numeric variables. This action is essential for exploratory data analysis, allowing for a quick understanding of the distribution of data, its central tendency, variability, and the presence of outliers. It is widely used in statistics and data analysis to create box-and-whisker plots.