ニューラルネットワーク アクションセット: 例
人工ニューラルネットワークの学習とスコアリングのアクションを提供します
annCodeを使用したニューラルネットモデル用のスタンドアロンSASスコアコードの生成
ニューラルネットワークモデルの学習と検証が完了したら、モデルを使用して新しいデータをスコアリングできます。複数の方法で、新しいデータをスコアリングできます。方法の1つは、新しいデータをサブミットし、モデルを実行して、SAS Enterprise MinerまたはSAS Data Mining and Machine Language (DMML)経由でデータマイニング環境を使用してデータをスコアリングし、スコアリングされた出力を生成することです。
データマイニング環境(SAS Enterprise MinerまたはSAS DMMLなど)を必要としない任意のANNモデル用にSASスコアリングコードを生成することもできます。R&DのデータマイニンググループによりスタンドアロンSASモデルスコアリングコードを生成し、ライセンスされたSASデータマイニング環境を必要とせずにSASのデータをスコアリングする必要がある企業のさまざまな場所でコードを共有できます。
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この例では、neuralNet.annCodeアクションを使用して、任意のANNモデル用にスタンドアロンのSASスコアリングコードを生成する方法を示します。SASスコアコードは、SASデータマイニングソリューションのライセンスのないSAS環境で実行できます。
proc cas;
neuralNet.anncode /
casCodeGenOpts code={labelId=1,comment=TRUE},
modelTable={name="nnet_train_model"}
listNode="OUTPUT";
run; ニューラルネットワークモデルの学習と検証が完了したら、モデルを使用して新しいデータをスコアリングできます。複数の方法で、新しいデータをスコアリングできます。方法の1つは、新しいデータをサブミットし、モデルを実行して、SAS Enterprise MinerまたはSAS Data Mining and Machine Language (DMML)経由でデータマイニング環境を使用してデータをスコアリングし、スコアリングされた出力を生成することです。
データマイニング環境(SAS Enterprise MinerまたはSAS DMMLなど)を必要としない任意のANNモデル用にSASスコアリングコードを生成することもできます。R&DのデータマイニンググループによりスタンドアロンSASモデルスコアリングコードを生成し、ライセンスされたSASデータマイニング環境を必要とせずにSASのデータをスコアリングする必要がある企業のさまざまな場所でコードを共有できます。
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この例では、neuralNet.annCodeアクションを使用して、任意のANNモデル用にスタンドアロンのSASスコアリングコードを生成する方法を示します。SASスコアコードは、SASデータマイニングソリューションのライセンスのないSAS環境で実行できます。
results = s:neuralNet_annCode{
casCodeGenOpts={
"labelId":1,
"comment":True},
modelTable={
"name":"nnet_train_model"},
listNode="OUTPUT"
}
ニューラルネットワークモデルの学習と検証が完了したら、モデルを使用して新しいデータをスコアリングできます。複数の方法で、新しいデータをスコアリングできます。方法の1つは、新しいデータをサブミットし、モデルを実行して、SAS Enterprise MinerまたはSAS Data Mining and Machine Language (DMML)経由でデータマイニング環境を使用してデータをスコアリングし、スコアリングされた出力を生成することです。
データマイニング環境(SAS Enterprise MinerまたはSAS DMMLなど)を必要としない任意のANNモデル用にSASスコアリングコードを生成することもできます。R&DのデータマイニンググループによりスタンドアロンSASモデルスコアリングコードを生成し、ライセンスされたSASデータマイニング環境を必要とせずにSASのデータをスコアリングする必要がある企業のさまざまな場所でコードを共有できます。
XisError: Within example eid="p00j0fik4irmj1n1t479q3sc15r8" only two leadin elements (caution | figure | important | listColumnar | listUnordered | note | noteAccessibility | paragraph | tip) are allowed to precede a topic. You have 0 caution, 0 figure, 0 tip, 0 important, listColumnar, 0 listUnordered, 0 note, 0 noteAccessibility, and 3 paragraph elements.
この例では、neuralNet.annCodeアクションを使用して、任意のANNモデル用にスタンドアロンのSASスコアリングコードを生成する方法を示します。SASスコアコードは、SASデータマイニングソリューションのライセンスのないSAS環境で実行できます。
results = s:neuralNet_annCode{
casCodeGenOpts={
labelId=1,
comment=True},
modelTable={
name="nnet_train_model"},
listNode="OUTPUT"
}