Dans un environnement SAS Viya distribué, l'action glm utilise le paramètre table pour accéder aux données chargées en mémoire CAS. Pour optimiser les ressources, vous pouvez utiliser le sous-paramètre where afin de filtrer les données directement au niveau du plan de données, réduisant ainsi la charge de calcul. De plus, le paramètre maxParameters permet de définir une limite de sécurité pour empêcher la création de modèles trop gourmands en mémoire qui pourraient impacter la stabilité du serveur Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle..
Comment optimiser la gestion de la mémoire lors de l'analyse de jeux de données gigantesques ?
Exemples pour l'action glm
Régression linéaire basique
Ajustement d'un modèle simple pour prédire le prix en fonction de la surface.
Régression complète avec sélection de variables et diagnostics
Cet exemple utilise une sélection Stepwise, inclut une variable de classification, calcule les diagnostics de colinéarité (VIF) et génère une table de sortie avec les prédictions.
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