L'action propose deux approches algorithmiques distinctes pour l'apprentissage de la structure causale, chacune adaptée à des cas d'usage analytiques spécifiques :
- Algorithme de permutation de l'ordre topologique : C'est la méthode sélectionnée par défaut. Elle se révèle particulièrement performante pour explorer l'immense espace des modèles causaux potentiels en itérant intelligemment sur les séquences d'ordonnancement des variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. métier.
- Algorithme de minimisation de la varianceMesure statistique de la dispersion des données indiquant l'écart carré moyen par rapport à la moyenne. Une variance élevée traduit une grande hétérogénéité des observations autour du centre. conditionnelle : Cette alternative s'avère souvent supérieure dans des contextes économétriques particuliers, précisément lorsque la réduction de la varianceMesure statistique de la dispersion des données indiquant l'écart carré moyen par rapport à la moyenne. Une variance élevée traduit une grande hétérogénéité des observations autour du centre. conditionnelle des variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. cibles est la priorité absolue du 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). d'évaluation.
Il est fortement recommandé aux architectes de solutions de tester ces deux algorithmes en tirant parti de la puissance de calcul distribué pour déterminer la topologie la plus pertinente selon le domaine de données.
