Comment générer un modèle de catégorisation robuste pour l'analyse de texte sous SAS Viya ?

Pour construire un modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). de catégorisation puissant (au format MCO) capable de classer automatiquement vos documents métier, vous devez utiliser l'action compileCategory du jeu d'actions textRuleDevelop. Cette action s'exécute dans l'environnement distribué SAS Cloud Analytic ServicesMoteur analytique distribué et en mémoire (in-memory) au cœur de SAS Viya. Il assure le traitement des données et l'exécution des modèles avec une très haute performance.. Vous devez spécifier une table d'entrée en mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya. via le paramètre table, qui contient la définition de vos règles linguistiques, et identifier explicitement la colonne contenant ces règles avec le paramètre config. Le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). binaire compilé sera ensuite stocké dans la table de sortie définie par le paramètre casOut, le rendant immédiatement disponible pour le scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. à grande échelle de vos flux de données textuelles.