机器学习是一种通过计算机算法来使计算机自动学习的技术。SAS是一种常用的统计分析软件，它提供了许多机器学习的工具和算法。通过掌握SAS在机器学习中的应用技巧，可以更加高效地进行数据分析和建模。
SAS中的机器学习工具包括：SAS Enterprise Miner、SAS Viya、SAS Visual Data Mining and Machine Learning等。其中，SAS Enterprise Miner是一种常用的数据挖掘工具，它可以用于分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。SAS Viya是SAS最新推出的一种分析平台，它支持机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。SAS Visual Data Mining and Machine Learning是一种交互式的数据挖掘工具，它提供了多种机器学习算法和数据可视化工具。
在使用SAS进行机器学习时，需要掌握一些基本的技巧。首先，需要了解数据的基本特征和分布情况，以便选择合适的机器学习算法。其次，需要进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。最后，需要进行模型训练和评估，以确定模型的性能和可靠性。
SAS中常用的机器学习算法包括：逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。逻辑回归适用于二分类问题，可以用于预测概率或类别。决策树是一种基于规则的分类算法，可以用于特征选择和分类。支持向量机是一种常用的分类算法，可以用于非线性分类和回归问题。神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的算法，可以用于分类、回归、聚类等问题。
总之，掌握SAS在机器学习中的应用技巧对于数据分析和建模非常重要。随着机器学习技术的不断发展和应用，SAS在未来的数据分析和建模中将发挥越来越重要的作用。
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