SAS Viya Workbench: Machine Learning-Prozeduren
AUTOTUNE-Anweisung
Eine Reihe von Prozeduren unterstützen jetzt die AUTOTUNE-Anweisung. Diese Anweisung führt einen Tuner aus, der mehrere Kombinationen von Tuning-Parametern auswertet und die beste Konfiguration des trainierten Modells auswählt. Hierzu zählen folgende Prozeduren: BNET, FACTMAC, FOREST, GPCLASS, GPREG, GRADBOOST, LIGHTGRADBOOST, MTLEARN, NNET, RECENGINE, SVMACHINE und TSNE. Weitere Informationen, siehe die Prozeduren in SAS Viya Workbench: Machine Learning Procedures.
Prozedur ASSESSBIAS
Diese Prozedur generiert eine neue GroupInfo-Tabelle, wenn die Sensitivitätsvariable ein benutzerdefiniertes Format aufweist. Weitere Informationen, siehe ASSESSBIAS Procedure in SAS Viya Workbench: Machine Learning Procedures.
Prozedur NOMINALDR
Diese Prozedur unterstützt jetzt die neue Methode LPCA (Logistic Principal Component Analysis) zur Ausführung von Dimensionsreduzierungen nominalskalierter Variablen. Weitere Informationen, siehe Nominal Procedure in SAS Viya Workbench: Machine Learning Procedures.