분류 전체보기 (510) 썸네일형 리스트형 chapter 5. Identifying and Correcting SAS Landuage Errors Q. SAS program이 spelling errors 를 포함하고 있다고 가정하면, Which set of steps should you perform, in the order shown, to revise ane resubmit the program? Correct the errors. Clear the SAS log. Resubmit the program. Check the Output window. Check the SAS log. To correct errors in programs when you use the Editor Window, you usually need to recall the submitted statements from recall buffer to the Editor Wi.. chapter 4. Creating SAS Data sets Q. associate the fileref Crime with raw data file filename crime 'c:\states\data\crime.dat'; assign fileref by using a FILENAME statement fileref 를 assign 할 때는 FILENAME 을 사용 !! LIBNAME 문을 사용하여 assign a libref 를 했던 것과 동일한 방식으로 진행 Q. delimited file which type of delimited file dose PROC IMPORT read by default? By default, the IMPORT procedure reads delimited files as varying record-length files. 만.. Chapter 3. Accessing Your Data Q. Libref 언제까지 유효한지? Libref remain in effect until the LIBNAME statement is changed, canceled or until the SAS session ends LIBNAME statement 가 변경되거나 취소되거나 SAS 세션이 끝났을 때까지 해당 libref 는 유효하다. Q. Default Engine 을 사용한다면 When using the default engine, you do not have to specify the engine name in the LIBNAME statement (default engine 을 사용한다면 LIBNAME statement에 엔진이름을 따로 정의할 필요 X ) But , libref, SAS da.. Chapter2. Basic Concepts Q. How many program steps executed ~ SAS 는 DATA, PROC, RUN statement 를 만나면 statement 읽는 것을 멈추고 프로그램의 이전 step 을 실행한다. Q. Numeric, Charcter 변수 구별 문제 letter 와 ubderscore(_) 를 포함하면 character variable Numeric Character 결측값 . (Period) Blank 정렬 오른쪽 왼쪽 Q. VALIDVARNAME=ANY system option 을 사용하였을 때, 가능한 변수의 이름 이름이 Characters 로 시작하거나, any Characters 포함가능 (blank, national character, special character, multi-.. [분류] 3. 분류모델 구현하기 - 의사결정나무, SVM 데이터 : iris 의사결정나무, SVM 을 사용하여 Species 를 예측하는 분류모델 만들기 높은 Accuracy 값을 가지는 모형의 예측값을 CSV 파일로 저장 data(iris) df 변수 스케일링 함수 preProcess : Min-Max 정규화 in R # 데이터전처리 - 표준화 ## caret 패키지의 preProcess 함수를 이용하여 스케일링을 수행한다. ## method=="range"를 지정하여 Min_Max 스케일링을 사용 library(caret) model_scale [회귀] 1. 회귀모델 구현하기 - mtcars 데이터셋 mtcars : 32 개 자동차들의 디자인과 성능을 비교한 데이터 훈련데이터 : 평가데이터 = 7 : 3 분할 연비 (mpg) 를 예측하는 최적 모델 만들기 (RMSE 로 평가) # 데이터 로드 및 확인 library(dplyr) data(mtcars) df [분류] 2. 분류 모델 구현해보기 in R (랜덤포레스트,SVM) # 처음부터 8009 건을 학습 데이터 (X_train.csv) 로 정시도착 가능여부 예측모델을 만들고, # 학습 데이터 외의 평가 데이터 (X_test.csv)에 대하여 정시도착 여부를 예측 # 데이터 전처리 ## 필요없는 변수 제거 df 이전 1 ··· 54 55 56 57 58 59 60 ··· 64 다음
