SAS Viyaを使って機械学習を行う方法としてはStudioというWebアプリケーションで行う方法と、Python/Java/R/SASといった言語から操作する方法とがあります。

今回はR言語を使ったSAS Viyaのコントロール法についてまとめました。

ライブラリの読み込み

まずSASライブラリを読み込みます。

library('swat')

セッションを開始する

サーバに繋ぎます。

s <- CAS('localhost', port=5570, caslib="casuer")

アクションセットを読み込む

処理によって異なるアクションセットを読み込みます。今回はテキストマイニングを行うtextMiningを指定します。

loadActionSet(s, "textMining")

データを読み込む

処理対象のデータを読み込みます。インポート先のテーブルも指定します。

indata_dir <- 'data'
indata <- 'news'
indata2 <- 'engstop'
cas.table.loadTable(s, path = paste0(indata_dir, '/', indata, '.sas7bdat'), caslib = 'CASUSER(viyauser)', casOut = indata)
cas.table.loadTable(s, path = paste0(indata_dir, '/', indata2, '.sas7bdat'), caslib = 'CASUSER(viyauser)', casOut = indata2)

テキストマイニングを実行

newsテーブルに入っているデータを対象にテキストマイニングを実行します。

cas.textMining.tmMine(s,
  documents=list(name = "news"),
  stopList=list(name = "engstop"),
  docId="key",
  text="text",
  reduce=2,
  entities="STD",
  k=10,
  norm="DOC",
  u=list(name = "svdu", replace = T),
  terms=list(name = "terms", replace = T),
  parent=list(name = "parent", replace = T),
  parseConfig=list(name = "config", replace = T),
  docPro=list(name = "docpro", replace = T),
  topics=list(name = "topics", replace = T)  
)

結果を表示する

例えば topics テーブルの結果を表示します。

cas.table.fetch(s, table = 'topics')

Index	TopicId	Name	TermCutOff
1	1	league, +defenseman, hockey, tampa, +draft pick	0.021
2	2	+keyboard, pc, +price, +mouse, +thumb	0.021
3	3	+flyer, amour, +goal, tommy, lindros	0.020
4	4	period, scorer g, scorer, power, pp	0.021
5	5	gif, +injury, +muscle, +keyboard, +condition	0.020
6	6	+tool, +break, +exercise, +type, +description	0.022
7	7	+cancer, +day, +bath, water, +eat	0.022
8	8	+versus, tor, mon, van, series	0.023
9	9	business, political, college, +event, dr.	0.020
10	10	+system, sgi, virtual, graphics, +reality	0.024

まとめ

Rで機械学習を分かりやすく書けるのがSAS Viyaの良いところです。他にもJava、Python、SASにも対応していますので、好きな言語でぜひお試しください！

SAS for Developers | SAS