sas viya中包含的model studio是乙個整合的視覺化環境，它提供了一套分析資料探勘工具，以促進端到端的資料探勘分析。model studio中支援的資料探勘工具旨在利用sas viya程式設計和雲處理環境來交付和分發冠軍模型、打分**和結果。
model studio提供的功能檢視如下所示：
在model studio中建立的模型的應用如下所示：
model studio包括如下三個sas解決方案：
相關文件：
在*** sas環境中僅提供了sas visual data mining and machine learning。
在model studio中，由節點組成管道，管道類似於工作流，可以將資料和節點組成有序的執行邏輯。乙個管道中可以包括多個模型，可以在乙個管道內的模型中選出冠軍模型，也可以在不同管道的所有模型之間進行比較，選出冠軍模型。
如下所示即為乙個管道，其有資料和節點組成。
在乙個專案中只能使用乙個資料表，且「資料」節點是必需的節點，它是任何管道的起點。它提供給管道有關專案資料來源的資訊以及有關變數的元資料。
被引用的資料會自動新增到管道中。資料可以替換。
使用者必須為資料中的各個列指定角色，可使用的角色如下所示：
序號角色名稱1殘差
2分段3分類
4分割槽5過濾器6鍵
7目標8偏移值9評估
10時間id
11輸入
12已拒絕
13**
14id
類似於的分析模組，在sas visual data mining and machine learning類專案下，可以使用如下所示的節點：
型別節點
說明資料探勘預處理
變數聚類
執行變數聚類以減少輸入數。
變數選擇
在選擇變數時執行無監督方法和一些有監督方法以減少輸入數。
補缺使用指定方法為分類和區間型輸入的缺失值補缺。
管理變數
修改變數的元資料。
過濾根據指定準則從分析中排除觀測。
聚類執行基於觀測的聚類以對資料分段。
特徵提取
基於pca、穩健pca、svd或自動編碼器生成用作輸入的特徵。pca、svd和prca僅使用區間型輸入。
替換用指定值替換諸如離群值等資料值和未知分類水平的值。
文字挖掘
解析並執行主題發現以準備用於建模的文字資料。
異常檢測
使用支援向量資料描述演算法識別和排除異常值（觀測）。
轉換對輸入變數應用數值型轉換或分箱轉換。
有監督學習
分位數回歸
為區間型目標擬合分位數回歸模型。
（系統會自動在模型類運算元後新增模型比較運算元）
決策樹為分類目標擬合分類樹或為區間型目標集合回歸樹。
決策樹_1
為區間型目標擬合分位數回歸模型。
批處理**
執行sas批處理**。
評分**匯入
匯入sas評分**。
森林擬合森林模型，其中包含多個基於不同資料樣本和不同輸入子集的決策樹。
神經網路
擬合全互連神經網路模型。
梯度提公升
擬合梯度提公升模型，用於生成一系列連續的決策樹。
線性回歸
為區間型目標擬合普通最小二乘回歸模型。
bayesian網路
為分類目標擬合bayesian網路模型。
glm為具有指定目標分別和管理函式的區間型目標擬合廣義線性模型。
logistics回歸
為二值型或列名型目標擬合logistics回歸模型。
svm採用內點優化方法為二值型目標擬合支援向量機。
後處理整合
通過使用來自多個模型的後驗概率（對於分類目標）或**值（對於區間型目標）函式建立新模型。
雜項儲存資料
將由管道中的節點匯出的資料儲存到cas邏輯庫。
開放源**
資料探索
顯示資料表中變數的匯**計量和圖。該節點擊擇變數子集來建立資料具有代表性的快照。可以選擇變數來顯示最重要的輸入或指出具有異常統計量的「可疑變數」
sas**
執行sas**。允許將sas**合併到model studio管道。
model studio專案可以包括乙個或多個管道，而乙個管道由乙個資料集和多個節點組成。
乙個管道中可以包括多個機器學習節點，從而通過乙個管道即可訓練得到多個機器學習模型。
model studio提供了管道模板。
管道比較可以在不同管道的模型之間進行比較，從而選出冠軍模型。只有執行完的管道才可以參與比較。
在管道比較頁面，除可以檢視參與比較的模型外，也可以檢視冠軍模型的多項統計指標。
在管道中訓練得到的模型需要「註冊」後才可以被管理，即模型註冊後，可以在「模型管理器」中管理模型。模型管理器是進行儲存和管理模型的公共倉庫，它可以用於模型治理和模型修改控制。
註冊操作不需要配置，僅是乙個「動作」。
模型發布後才可以在各種執行時引擎中執行。模型發布時需要指定發布目標，發布目標包括三種型別：cas、hadoop以及teradata，發布目標需要先配置再使用（可以在sas® environment manager中建立發布目標，可以參考 型別
python
.pyrest
.txt
sas.sas
在model manager中進行模型的評分、發布測試必須要有評分**。
9評分預留資料
使用訓練得到的模型對預留資料進行評分。
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