书目一、《SAS金融数据挖掘与建模》样例数据与代码
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第2章：补充说明一下 
2-2模型打分代码 
%rfscore(fraud_valdt_data,1000,score_valdt); 
由于没有准备验证集“fraud_valdt_data“，因此可以使用训练集”fraud_train_samp1"直接打分，或者一分为二 
2-3模型评估代码 
%Fit(score_valdt,fit_valdt,100,pr,fraud); 
宏里面的参数，需要根据实际数据修改，例如目标变量fraud在这个数据集里名字为“target”，请修改一下。

第3章：由徐老师撰写，原数据不便提供。另提供一份数据，可起到相同效果，文章和代码中有些变量的名称对不上，可不必细究，掌握操作过程即可。个别中间代码书中没有提供，请谅解，可参阅最后一章。

第4章：对于初学者可能内容过多，容易懵圈，我提供了新的代码和练习数据，过程简单而功能足够，可根据代码一段一段的运行，并观察输入、输出数据，会很快掌握这个方法的。考虑到KMEANS算法需要人工指定类数，但又不确定究竟应该聚几类，所提供的KMEANS_AUTO代码可以实现自动迭代，然后根据指标选择最佳聚类数量，供参考。

鹿港晨曦，

非常感谢！
再请教一个问题：宏变量后面的"."是什么意思。如

proccontents noprint data=&indat. out=train_data_name;

%doi=1 %to &p.;