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C'est toute la question. Mais une question qui pénalise la pétanque malgache dans son ensemble surtout si les sanctions ne sont pas levées avant les Jeux des Iles. Hum… Clément RABARY

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Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance Il n'existe malheureusement pas de programme existant directement dans SAS pour réaliser des arbres de décision. Ceux-ci peuvent être produits avec l'interface SAS Enterprise Miner, qui fait l'objet d'un module facturé en sus. A partir de SAS 9. 4, on peut cependant produire des arbres de décision avec la procédure HPSPLIT de SAS/STAT.

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Or moi, ce que je voudrais, c'est qu'il prenne cette proba pour apprendre et qu'il valide et teste sur un échantillon normal. A part dupliquer les individus à qui je veux donner une plus grande importance, comment résoudre ce problème? J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Les quatre mesures proposées telles BINARY, INTERVAL, NOMINAL ou ORDINAL ne répondent pas au problème de conserver des valeurs entières alors comment puis-je le résoudre? Bonjour, je suis en stage et je voudrais réaliser un arbre de décision sous SAS. Je voudrais connaître la forme du programme permettant de construire un arbre de décision sous SAS. Merci d'avance Probleme de discrimination Quels sont les critères importants et /ou indispensables à régler pour pouvoir valider mon arbre de décision? Je voulais savoir comment on pouvait exploiter le programme de l'arbre de décision issu de SEM.

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Bonjour, J'aimerais effectuer un arbre de régression, à savoir un arbre avec une cible quantitative. Cela est-il possible avec Sas EM? Et si oui, comment? Les arbres de décisions sont-ils possibles avec Sas Guide ou Sas Base? Merci pour votre aide. Oui, il est possible d'utiliser SAS EM pour construire des arbres de régression. Pour cela, il suffit de déclarer comme variable cible une variable quantitative (type = INTERVAL) dans le nœud INPUT DATA SOURCE. Ensuite, SEM propose dans le nœud TREE deux types d'arbres: celui dérivé de CART qui choisit les coupures sur une réduction de la variance intra-nœuds, et celui dérivé de CHAID qui choisit les coupures avec un test de Fisher (F test). La procédure mise en œuvre est la proc ARBORETUM (dans SAS 9) ou la proc DMSPLIT (dans SAS v8). Ces procédures ne sont disponibles qu'avec une licence SAS EM. Donc on ne peut pas les utiliser avec seulement une licence SAS Base ou SAS/STAT. Cependant, ces procédures ont une syntaxe (certes non documentée) donc peuvent être incluses dans des programmes et des macros qu'on exécutera directement depuis SAS PC ou SAS Enterprise Guide.

En fait ce que je cherche à faire c'est répartir ma population en fonction des découpages de toutes mes variables, afin d'avoir en chaque feuille une population qui caractérise toutes les catégories auxquelles chacun de ses sous-groupes appartient. Pour le moment je fouille dans la procédure cluster mais tout ce que j'obtiens c'est un arbre illisible... Si quelqu'un qui s'y connait un peu pouvait me filer un p'tit coup d'pouce... merci d'avance. 19/04/2010, 13h36 #5 Je me repermet de réup mon topic, en fait je vais lié un exemple pour essayer d'être plus clair dans ce que je cherche à faire: Et j'ai déjà vue cette forme d'arbre (notemment au niveau des noeuds et des récapitulatif) sur de nombreuses études fait sous SAS mais sans jamais trouver la syntaxe.... Aussi je me demande si c'est pas un arbre fait à la main en lançant une proc FREQ et en reportant sur un dessin... SVP aidez moi parce que j'aimerais vraiment savoir si ça se fait directement sous SAS. 27/04/2010, 11h47 #6 Aprés plusieurs recherche il semblerait que l'on puisse faire ce type d'arbre uniquement avec SAS entreprise miner et non celui que j'ai... Apperement le logiciel SIPINA est tout indiqué, ou encore WEKA.