Au-delà de la simple visualisation, l'action histogram génère une table de sortie détaillée via casOutBinDetails qui est une mine d'or pour le feature engineeringProcessus de transformation, création ou sélection de variables brutes en indicateurs prédictifs pertinents pour optimiser la performance et la précision des modèles de machine learning.. Cette table fournit pour chaque bin :
- La fréquence brute et le pourcentage (PERCENT).
- La densité (DENSITY), cruciale pour comparer des datasets de tailles différentes.
- La moyenne et la somme des poids (si weight est utilisé) par intervalle.
Ces métriques transforment 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. continues complexes en caractéristiques discrètes robustes, réduisant ainsi la sensibilité des modèles de Machine LearningBranche de l'IA utilisant des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données. Il permet d'automatiser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite de chaque règle. au bruit et améliorant leur généralisation sur de nouvelles données.
