Pourquoi l'action glmScore est-elle vitale pour industrialiser vos modèles de régression ?

L'action glmScore est un pilier de la phase de déploiement au sein de l'écosystème SAS Viya. Contrairement à la phase d'apprentissage qui consomme beaucoup de ressources pour estimer les paramètres, 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. avec cette action permet d'appliquer 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). déjà ajusté à de nouvelles données en temps réel ou en mode batch. Elle utilise des modèles restaurés depuis des objets binaires (BLOB), garantissant une cohérence parfaite entre l'entraînement et l'inférence, tout en optimisant les performances de calcul sur le moteur CAS (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.).