Dans le domaine complexe de la découverte causale, générer un graphe orienté acyclique n'est que la toute première étape d'un projet analytique. En tant qu'architecte de solutions Data, je vous recommande vivement d'utiliser l'action dageval pour valider mathématiquement la robustesse de vos modèles d'apprentissage de structure.
Cette action spécialisée compare méticuleusement votre matrice d'adjacence nouvellement estimée avec une matrice de référence absolue, couramment appelée la vérité terrain. D'un point de vue purement métier, ce processus de validation garantit que les relations de cause à effet identifiées par vos algorithmes sur vos plans de données distribués au sein de 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. sont rigoureusement exactes. C'est une étape de gouvernance incontournable avant de laisser ces modèles dicter des décisions stratégiques, des recommandations clients ou des politiques tarifaires.
