アクションで事前に指定された行順序を使用することを指定します。これには、予備の table.partition アクション呼び出しで orderby パラメータと groupby パラメータを使用する必要があります。

入力変数に適用するフォーマットなどの一時的な属性を指定します。

attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

補助ソースからのオブザベーションを示す、転移学習の変数を指定します。値 0 は、従来の学習オブザベーションを示します。その他の値は補助データを示します。

デフォルトでは、数値変数のビンの順序は保持されます。False に設定すると、数値変数のビンの順序は無視されます。

デシジョンツリーモデルを格納するテーブルを指定します。指定しない場合、ランダムな名前が生成されます。

casOut パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable パラメーターを参照してください。

アクションが SAS スコアコードを生成することを要求します。追加のパラメータを指定します。

code パラメーターの指定の詳細については、共通 codegen パラメーターを参照してください。

アクションが SAS スコアコードを生成し、交互作用をエンコードする変数を作成するように要求します。また、少なくとも次数 2 の変数の交互作用を要求する必要があります。

viicodegen の値は次のいずれかになります:

勾配ブースティングツリーの分布を指定します。

tkcasdt_earlyStop の値は次のいずれかになります:

生成された casout テーブルで、バイナリまたは名義ターゲットの予測確率などの変数名をエンコードするかどうかを指定します。予測確率は _DT_P_ の代わりに接頭辞 P_ で名前が付けられます。

勾配ブースティングツリーモデルの FCMP 評価メトリックを指定します

各オブザベーションの発生頻度を含む数値変数を指定します。

デフォルトでは、各ツリーノードの各変数の最適な分割を決定するために、貪欲探索またはしらみつぶし探索が使用されます。False に設定すると、クラスタリングに基づく高速で効率的なアルゴリズムが適用されます。カーディナリティが高い変数には、このパラメータを False に設定することをお勧めします。

デフォルトでは、欠損値を持つオブザベーションは含まれます。False に設定すると、スコアリング時にツリーモデルで使用される変数の欠損値を持つオブザベーションは無視されます。

予測における L1 ノルム正則化を指定します。値は 0 以上でなければなりません。

各ノードのオブザベーションの最小数を指定します。

各ツリーの学習率を指定します。

ノード上で分割する際に考慮する入力変数の数を指定します。変数は、各ツリーの入力変数からランダムに選択されます。デフォルトでは、フォレストは使用される入力変数の数の平方根を使用して、最も近い整数に切り上げられます。勾配ブースティングでは、入力変数の数が使用されます。

ツリーの各水準で許可される子 (枝) の最大数を指定します。

ツリー水準の最大数を指定します。

デフォルトでは、1 つのビンの最大値が隣接するビンの最小値と一致すると、値は下のビンにマージされます。False に設定すると、アクションはビンをマージしようとしません。

欠落したパラメータが USEINSEARCH に設定されている場合、分割検索で欠損値を使用するためのしきい値を指定します。分割変数がノード内に欠損値を持つオブザベーション数が指定された値以上の場合、アクションは USEINSEARCH ポリシーを開始します。それ以外の場合は、欠損値が人気のある分岐に割り当てられます。

欠損値を処理するポリシーを指定します。

SAS スコアコードを生成するときに使用するモデル ID 変数名を指定します。デフォルトでは、DT_ はターゲット変数名の前に付けられます。

モデルを含むテーブルを指定します。

modelTable パラメーターの指定の詳細については、共通 castable パラメーターを参照してください。

入力値が増加したときに予測が増加しない間隔入力を指定します。完全なコンプライアンスは保証されていません。

入力値が増加したときに予測が減少しない間隔入力を指定します。完全なコンプライアンスは保証されていません。

ディシジョンツリーの計算で数値変数に使用するビン数を指定します。

分析に使用する名義尺度の入力変数を指定します。

nominals パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

名義入力で分割を検索する方法を指定します。

tkcasdt_nomSearchOpts の値は次のいずれかになります:

作成するツリー数を指定します。

分布=POISSON または TWEEDIE で使用するオフセット変数を指定します。

この値は tweedie 分布の power パラメータに役立ちます。

この値は tweedie 分布の power パラメータに役立ちます。

等しい幅のビンではなく、数値入力の分位点でビン境界を指定します。

予測における L2 ノルム正則化を指定します。値は 0 以上でなければなりません。

生成された aStore モデルを格納するテーブルを指定します。

saveState パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable パラメーターを参照してください。

乱数生成器のシードを指定します。デフォルトでは、乱数ストリームはコンピュータクロックに基づいています。負の値を指定すると、コンピュータクロックに基づいて乱数ストリームが生成されます。実行の間に再現可能な乱数シーケンスが必要な場合は、0 より大きい値を指定してください。

除算でゼロを避けるために小さな値を指定します。

各ツリーの構築に使用するデータの割合を指定します。

転移学習中に、補助オブザベーションのダウンウェイトが開始する前に作成するツリー数を指定します。

転移学習中に、非生産的な補助データをどれだけダウンウェイトするかを指定します。

転移学習中に、補助オブザベーションがダウンウェイトされる学習データ上の勾配の分布の割合を指定します。

入力テーブルの設定を指定します。

変数重要度の情報を生成するかどうかを指定します。重要度の値は、Gini の総削減量によって決まります。

変数の交互作用の重要度を要求し、交互作用の最大次数を指定します。

各オブザベーションの重みを含む数値変数を指定します。

アクションで事前に指定された行順序を使用することを指定します。これには、予備の table.partition アクション呼び出しで orderby パラメータと groupby パラメータを使用する必要があります。

入力変数に適用するフォーマットなどの一時的な属性を指定します。

attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

補助ソースからのオブザベーションを示す、転移学習の変数を指定します。値 0 は、従来の学習オブザベーションを示します。その他の値は補助データを示します。

デフォルトでは、数値変数のビンの順序は保持されます。False に設定すると、数値変数のビンの順序は無視されます。

デシジョンツリーモデルを格納するテーブルを指定します。指定しない場合、ランダムな名前が生成されます。

casOut パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable パラメーターを参照してください。

アクションが SAS スコアコードを生成することを要求します。追加のパラメータを指定します。

code パラメーターの指定の詳細については、共通 codegen パラメーターを参照してください。

アクションが SAS スコアコードを生成し、交互作用をエンコードする変数を作成するように要求します。また、少なくとも次数 2 の変数の交互作用を要求する必要があります。

viicodegen の値は次のいずれかになります:

勾配ブースティングツリーの分布を指定します。

tkcasdt_earlyStop の値は次のいずれかになります:

生成された casout テーブルで、バイナリまたは名義ターゲットの予測確率などの変数名をエンコードするかどうかを指定します。予測確率は _DT_P_ の代わりに接頭辞 P_ で名前が付けられます。

勾配ブースティングツリーモデルの FCMP 評価メトリックを指定します

各オブザベーションの発生頻度を含む数値変数を指定します。

デフォルトでは、各ツリーノードの各変数の最適な分割を決定するために、貪欲探索またはしらみつぶし探索が使用されます。False に設定すると、クラスタリングに基づく高速で効率的なアルゴリズムが適用されます。カーディナリティが高い変数には、このパラメータを False に設定することをお勧めします。

デフォルトでは、欠損値を持つオブザベーションは含まれます。False に設定すると、スコアリング時にツリーモデルで使用される変数の欠損値を持つオブザベーションは無視されます。

予測における L1 ノルム正則化を指定します。値は 0 以上でなければなりません。

各ノードのオブザベーションの最小数を指定します。

各ツリーの学習率を指定します。

ノード上で分割する際に考慮する入力変数の数を指定します。変数は、各ツリーの入力変数からランダムに選択されます。デフォルトでは、フォレストは使用される入力変数の数の平方根を使用して、最も近い整数に切り上げられます。勾配ブースティングでは、入力変数の数が使用されます。

ツリーの各水準で許可される子 (枝) の最大数を指定します。

ツリー水準の最大数を指定します。

デフォルトでは、1 つのビンの最大値が隣接するビンの最小値と一致すると、値は下のビンにマージされます。False に設定すると、アクションはビンをマージしようとしません。

欠落したパラメータが USEINSEARCH に設定されている場合、分割検索で欠損値を使用するためのしきい値を指定します。分割変数がノード内に欠損値を持つオブザベーション数が指定された値以上の場合、アクションは USEINSEARCH ポリシーを開始します。それ以外の場合は、欠損値が人気のある分岐に割り当てられます。

欠損値を処理するポリシーを指定します。

SAS スコアコードを生成するときに使用するモデル ID 変数名を指定します。デフォルトでは、DT_ はターゲット変数名の前に付けられます。

モデルを含むテーブルを指定します。

modelTable パラメーターの指定の詳細については、共通 castable パラメーターを参照してください。

入力値が増加したときに予測が増加しない間隔入力を指定します。完全なコンプライアンスは保証されていません。

入力値が増加したときに予測が減少しない間隔入力を指定します。完全なコンプライアンスは保証されていません。

ディシジョンツリーの計算で数値変数に使用するビン数を指定します。

分析に使用する名義尺度の入力変数を指定します。

nominals パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

名義入力で分割を検索する方法を指定します。

tkcasdt_nomSearchOpts の値は次のいずれかになります:

作成するツリー数を指定します。

分布=POISSON または TWEEDIE で使用するオフセット変数を指定します。

この値は tweedie 分布の power パラメータに役立ちます。

この値は tweedie 分布の power パラメータに役立ちます。

等しい幅のビンではなく、数値入力の分位点でビン境界を指定します。

予測における L2 ノルム正則化を指定します。値は 0 以上でなければなりません。

生成された aStore モデルを格納するテーブルを指定します。

saveState パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable パラメーターを参照してください。

乱数生成器のシードを指定します。デフォルトでは、乱数ストリームはコンピュータクロックに基づいています。負の値を指定すると、コンピュータクロックに基づいて乱数ストリームが生成されます。実行の間に再現可能な乱数シーケンスが必要な場合は、0 より大きい値を指定してください。

除算でゼロを避けるために小さな値を指定します。

各ツリーの構築に使用するデータの割合を指定します。

転移学習中に、補助オブザベーションのダウンウェイトが開始する前に作成するツリー数を指定します。

転移学習中に、非生産的な補助データをどれだけダウンウェイトするかを指定します。

転移学習中に、補助オブザベーションがダウンウェイトされる学習データ上の勾配の分布の割合を指定します。

入力テーブルの設定を指定します。