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SAS Viya Workbench 기반의 SAS 머신러닝 입문
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SAS Viya Workbench 기반의 SAS 머신러닝 입문

  • 강봉주
  • |
  • 자유아카데미
  • |
  • 2025-06-05 출간
  • |
  • 336페이지
  • |
  • 188 X 253mm
  • |
  • ISBN 9791158087142
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

1장 SAS Viya Workbench 시작하기
1.1 개요

1.2 SAS Viya Workbench 환경 구성

1.3 개발 환경
1.3.1 탐색기
1.3.2 검색 메뉴
1.3.3 소스 관리 메뉴
1.3.4 실행 및 디버그 메뉴
1.3.5 확장 앱 메뉴
1.3.6 SAS 앱

1.4 개발환경 테스트

1.5 Autoexec.sas

2장 SAS 프로시저 기반의 머신러닝
2.1 개요

2.2 프로세스

2.3 모델 평가
2.3.1 일반화 모델 성능 예시
2.3.2 편향-분산 균형

2.4 머신러닝 구조
2.4.1 기울기 하강법 예시

2.5 사용 데이터
2.5.1 주택담보대출 데이터
2.5.1.1 데이터 구성
2.5.2 캘리포니아 주택가격 데이터
2.5.2.1 데이터 구성

2.6 데이터 분할

2.7 데이터 전처리
2.7.1 전처리 예시
2.7.2 데이터 탐색
2.7.2.1 결측값
2.7.2.2 카디널리티
2.7.2.3 엔트로피
2.7.2.4 정성 변동 지수
2.7.2.5 변동 계수
2.7.2.6 비대칭도
2.7.2.7 첨도
2.7.2.8 이상값
2.7.2.9 연속형 변수 데이터 탐색 요약

2.7.3 데이터 변환
2.7.3.1 결측값 처리
2.7.3.1.1 행 결측
2.7.3.1.2 열 결측
2.7.3.1.3 결측값 대체
2.7.3.2 숫자형 데이터 변환
2.7.3.2.1 구간화
2.7.3.2.1.1 등간격 구간화
2.7.3.2.1.2 등빈도 구간화
2.7.3.2.2 정규 변환
2.7.3.2.2.1 로그 변환
2.7.3.2.2.2 표준 변환
2.7.3.3 범주형 데이터 변환
2.7.3.3.1 희귀 범주 변환
2.7.3.3.2 수준 변환
2.7.3.3.3 범주 빈도 변환
2.7.3.3.4 범주 빈도 비율 변환
2.7.3.3.5 원핫 인코딩 .
2.7.3.3.6 목표변수 평균값 변환
2.7.3.3.7 증거 가중값 변환
2.7.3.4 데이터 변환 적용 방법

2.7.4 변수 선별
2.7.4.1 상수값
2.7.4.2
2.7.4.3 누수율
2.7.4.4 변동계수
2.7.4.5 상호정보
2.7.4.6 결측률
2.7.4.7 중복 변수

2.7.5 변수 선택
2.7.5.1 지도 학습 변수 선택
2.7.5.1.1 회귀 문제
2.7.5.1.1.1 HOUSING 데이터 예
2.7.5.1.2 분류 문제
2.7.5.1.2.1 HMEQ 데이터 예
2.7.5.2 비지도 학습 변수 선택


2.8 모델 구성
2.8.1 모델 생성
2.8.1.1 지도 학습 모델
2.8.1.1.1 결정나무 모델
2.8.1.1.1.1 나무 성장
2.8.1.1.1.2 가지 치기
2.8.1.1.1.3 모델 적합도
2.8.1.1.1.4 변수 중요도
2.8.1.1.1.5 모델 저장 및 스코어링
2.8.1.1.1.5.1 코드 파일 형식
2.8.1.1.1.5.2 이진 파일 형식
2.8.1.1.1.6 모델 평가
2.8.1.1.1.6.1 기준 통계량
2.8.1.1.1.6.2 모델 평가
2.8.1.1.1.2.1 최적 절사값
2.8.1.1.1.7 필수 문장
2.8.1.1.2 랜덤 포레스트 모델
2.8.1.1.2.1 배깅
2.8.1.1.2.2 알고리즘
2.8.1.1.2.3 적용 예시
2.8.1.1.2.3.1 모델 적합
2.8.1.1.2.3.2 스코어링
2.8.1.1.2.3.2 모델 평가
2.8.1.1.2.2.3.1 최적 절사값
2.8.1.1.2.4 결측값 처리
2.8.1.1.2.5 필수 문장
2.8.1.1.3 그래디언트 부스팅 모델
2.8.1.1.3.1 성능 기준
2.8.1.1.3.2 조기중단
2.8.1.1.3.3 초모수
2.8.1.1.3.4 적용 예시
2.8.1.1.3.4.1 모델 적합
2.8.1.1.3.4.2 모델 안정성
2.8.1.1.3.4.3 스코어링
2.8.1.1.3.4.4 모델 평가
2.8.1.1.3.5 필수 문장
2.8.1.1.4 경량 그래디언트 부스팅 모델
2.8.1.1.4.1 초모수
2.8.1.1.4.2 적용 예시
2.8.1.1.4.2.1 모델 적합
2.8.1.1.4.2.2 모델 안정성 평가
2.8.1.1.4.2.3 스코어링
2.8.1.1.4.2.4 모델 평가
2.8.1.1.4.3 필수 문장
2.8.1.1.5 지지벡터 머신
2.8.1.1.5.1 수학적 이해
2.8.1.1.5.2 소프트 마진
2.8.1.1.5.3 커널 트릭
2.8.1.1.5.4 지지벡터
2.8.1.1.5.5 결정 경계선
2.8.1.1.5.6 초모수
2.8.1.1.5.7 적용 예시
2.8.1.1.5.7.1 모델 적합
2.8.1.1.5.7.2 커널
2.8.1.1.5.7.3 모델 안정성
2.8.1.1.5.7.4 스코어링
2.8.1.1.5.7.5 모델 평가
2.8.1.1.5.8 필수 문장
2.8.1.1.6 베이즈 망
2.8.1.1.6.1 변수 간 의존성
2.8.1.1.6.2 변수 선택
2.8.1.1.6.3 망 구조 학습
2.8.1.1.6.4 모수 학습
2.8.1.1.6.5 초모수
2.8.1.1.6.6 적용 예시
2.8.1.1.6.6.1 모델 적합
2.8.1.1.6.6.2 베이즈 망 구조
2.8.1.1.6.6.3 스코어링
2.8.1.1.6.6.4 모델 평가
2.8.1.1.6.7 필수 문장
2.8.1.1.7 로지스틱 회귀
2.8.1.1.7.1 모수 추정
2.8.1.1.7.2 목표변수 분포
2.8.1.1.7.3 연결함수
2.8.1.1.7.4 목표변수 분포와 연결함수 관계
2.8.1.1.7.5 변수 선택
2.8.1.1.7.6 초모수
2.8.1.1.7.7 적용 예시
2.8.1.1.7.7.1 결측값 대체
2.8.1.1.7.7.2 모델 적합
2.8.1.1.7.7.3 스코어링
2.8.1.1.7.7.4 모델 평가
2.8.1.1.7.8 필수 문장
2.8.1.1.8 다층 신경망
2.8.1.1.8.1 활성함수
2.8.1.1.8.2 모수 추정
2.8.1.1.8.3 훈련 모수
2.8.1.1.8.4 초모수
2.8.1.1.8.5 적용 예시
2.8.1.1.8.5.1 모델 적합
2.8.1.1.8.5.2 모델 안정성
2.8.1.1.8.5.3 스코어링
2.8.1.1.8.5.4 모델 평가
2.8.1.1.8.6 필수 문장
2.8.1.1.9 K 최근접 이웃
2.8.1.1.9.1 이웃
2.8.1.1.9.2 초모수
2.8.1.1.9.3 적용 예시
2.8.1.1.9.3.1 결측값 대체
2.8.1.1.9.3.2 원핫 인코딩
2.8.1.1.9.3.3 ID 변수 지정
2.8.1.1.9.3.4 ID 모델 적합
2.8.1.1.9.3.5 스코어링
2.8.1.1.9.3.6 모델 평가
2.8.1.1.9.4 필수 문장


2.9 설명 가능 머신러닝
2.9.1 SHAP 모델
2.9.1.1 모델 생성 필수 조건
2.9.1.2 샤플리 값
2.9.1.2.1 HyperSHAP
2.9.1.2.2 커널 SHAP
2.9.1.3 초모수
2.9.1.4 적용 예시
2.9.1.4.1 질의 데이터
2.9.1.4.2 샤플리 값
2.9.1.5 필수 문장"
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