Commande PREDICT

Concept Information

Prédiction de classes et de valeurs numériques

Applique un modèle prédictif à un jeu de données sans libellé pour prédire des classes ou des valeurs numériques associées à des enregistrements individuels.

Remarque

La commande PREDICT n'est pas prise en charge si vous exécutez Analytics sur un ordinateur 32 bits. Le calcul requis par la commande utilise le processeur de manière intensive et convient mieux aux ordinateurs 64 bits.

Syntaxe

PREDICT MODEL nom_modèle TO nom_table <IF test> <WHILE test> <FIRST plage|NEXT plage>

Paramètres

Nom	Description
MODEL nom_modèle	Nom du fichier de modèle à utiliser pour effectuer des prédictions sur des classes ou des valeurs. Vous utilisez un fichier de modèle généré préalablement par la commande TRAIN. Vous devez préciser l'extension de fichier *.model. Par exemple : MODEL "Prédiction_prêt_par_défaut.model" Remarque Le fichier de modèle doit avoir été entraîné sur un jeu de données contenant les mêmes champs que le jeu de données sans libellé (ou contenant en grande partie les mêmes champs). Vous ne pouvez pas utiliser un fichier de modèle entraîné dans la version 14.1 d'Analytics. Les fichiers de modèles de la version 14.1 ne sont pas compatibles avec les versions suivantes d'Analytics. Entraînez un nouveau modèle prédictif à utiliser avec la commande PREDICT.
TO nom_table	Nom de la table Analytics sortie par le processus de prédiction. La table contient les champs clés que vous avez spécifiés pendant le processus d'entraînement de l'apprentissage ainsi qu'un ou deux champs générés par le processus de prédiction : Prédit classes ou valeurs numériques prédites associées à chaque enregistrement dans le jeu de données sans libellé Probabilité (classification uniquement) probabilité qu'une classe ou valeur numérique prédite est exacte Indiquez nom_table sous forme de chaîne entre guillemets avec une extension de fichier .FIL. Par exemple : TO "Demandeurs_pret_prediction_defaut.FIL" Par défaut, le fichier de données de table (.FIL) est enregistré dans le dossier contenant le projet Analytics. Utilisez un chemin de fichier absolu ou relatif pour enregistrer le fichier de données dans un autre dossier existant : TO "C:\Demandeurs_pret_prediction_defaut.FIL" TO "ML Predict output\Demandeurs_pret_prediction_defaut.FIL" Remarque La longueur des noms des tables est limitée à 64 caractères alphanumériques, sans l'extension .FIL. Le nom peut inclure le caractère de soulignement ( _ ), mais aucun autre caractère spécial ni espace. Le nom ne peut pas commencer par un chiffre.
IF test optionnel	Expression conditionnelle qui doit être vraie afin de traiter chaque enregistrement. La commande est exécutée uniquement sur les enregistrements remplissant la condition. Remarque La condition IF est évaluée uniquement par rapport aux enregistrements restant dans une table après application des options relevant du champ d'application (WHILE, FIRST, NEXT).
WHILE test optionnel	Expression conditionnelle qui doit être vraie afin de traiter chaque enregistrement. La commande est exécutée jusqu'à ce que la condition soit évaluée comme fausse ou lorsque la fin de la table est atteinte. Remarque Si vous utilisez WHILE conjointement avec FIRST ou NEXT, le traitement des enregistrements s'arrête dès qu'une limite est atteinte.
FIRST plage \| NEXT plage optionnel	Le nombre d'enregistrements à traiter : FIRST pour commencer le traitement à partir du premier enregistrement jusqu'à ce que le nombre d'enregistrements spécifié soit atteint NEXT pour commencer le traitement à partir de l'enregistrement actuellement sélectionné jusqu'à ce que le nombre d'enregistrements spécifié soit atteint Utilisez plage pour indiquer le nombre d'enregistrements à traiter. Si vous ignorez FIRST et NEXT, tous les enregistrements sont traités par défaut.

Exemples

Utiliser un modèle de classification pour effectuer des prédictions

Vous entrez un modèle de classification dans la commande PREDICT pour effectuer des prédictions sur la valeur par défaut reçue par les demandeurs de prêt actuels s'ils reçoivent un prêt.

Auparavant, vous avez produit le modèle de classification à l'aide de la commande TRAIN avec un jeu de données de prêt historiques, y compris les informations par défaut concernant les prêts.

OPEN "Demandeurs_prêt_en_cours"
PREDICT MODEL "Prédiction_prêt_par_défaut.model" TO "Demandeurs_pret_prediction_defaut.FIL"

Utiliser un modèle de régression pour effectuer des prédictions

Vous entrez un modèle de régression dans la commande PREDICT pour faire des prédictions sur les futurs prix de vente des maisons.

Auparavant, vous aviez produit le modèle de régression à l'aide de la commande TRAIN avec un jeu de données concernant les dernières ventes de maison, y compris le prix de vente.

OPEN "Evaluation_prix_maison"
PREDICT MODEL "Prédiction_prix_maison.model" TO "Prix_maison_prédits.FIL"

Remarques

Pour plus d'informations sur le fonctionnement de cette commande, consultez Prédiction de classes et de valeurs numériques.