SAS_EM工具笔记.doc

EM的使用Input Data SourceInput Data Source: Open：进行运行前的设置，设置数据源，设置使用的字段，剔除无用的字段。导入后，会生成另一个数据集，例如，本例为Output: EMDATA:view_ajb中，在后继的节点中，如果需要设置数据集的名字，则使用该output指定的数据集名。Data Tab：设置原始数据集名，数据集的作用(Role)，以及导入的数据记录的个数。Role可以设置为：一般设置为RAW，后面的节点可能需要各种Role的数据(如Neural Network等)，如果在此设置为Train等，则该数据集在连接到后面的节点时，默认为相同的Role。Variables Tab：设置字段的作用。Interval Varibles Tab：对字段进行简单的统计。Run:运行，将数据导入到EMDATA库中的数据集。Sample抽样节点，从Input data source中抽取部分数据。作为输入数据集。可以有多个Input data source连接到sample节点。Open：进行运行前的设置。Data tab：General Tab：设置获取数据的方法Variables Tab：观察原始数据的特点，右击 字段可以 选择 distribution of 察看数据的频率。Output Tab:Run: 进行抽样。Result：查看运行后的结果，抽取的结果数据集已经生成。Data Partition对数据进行划分，生成不同Role的数据集。好像不能生成score数据集。Neural NetWorkOpenData Tab：设置神经网络工作时的数据集。需要设置不同的Role的数据集。Score用来预测的。Score预测可以另用Score节点来完成。Run：进行神经网络训练。Result：查看结果。可以查看 output training data等。Fit statistics模型拟合结果的统计。Output Tab：标签输出统计参数的估计值。Score对模型进行评估。例如要对Neural Network节点训练的模型进行评估。有两种方法：1模型如下所示：DM.YJB_TRAIN设置成RAW Role，以及相应的input，target字段等。DM.YJB_CHECK设置成Score Role，Score节点的设置：OpenData Tab：设置训练数据集，其实对于Score节点可以不用管。主要是设置Score，如果Score节点前有一个Score Role的input Data source节点，则自动设置成该节点的数据，如果没有，则可以通过Select来选择。Settings Tab：选中Apply training data score code to score data set。前面的模型节点在训练后，会给模型中的值进行预测，Score节点使用预测代码进行预测。Score code Tab：查看代码，是上一个模型传递下来的（本例中为Neural network）。查看Score节点的评估预测结果，要使用Distribution Explorer节点。连接Distribution Explorer节点后，点Run。选择Distribution Explorer 的OpenData Tab：选择SD_打头的表，使用Properties中的Table View展示表内容，然后利用文件/另存为或导出 保存数据集。2要对Neural Network的结果进行Score，可以在Neural Network中直接传递Score Role的