フロースクリプトの例：ニューラルネットのトレーニング

フローを実行すると、ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることができます。 通常、モデルをテストするには、モデル作成ノードを実行してモデルをフローに追加し、適切な接続を確立して、精度分析ノードを実行します。

SPSS Modeler スクリプトを使用すると、モデル・ナゲットの作成後のテストプロセスを自動化できます。 以下に例を示します

stream = modeler.script.stream()
neuralnetnode = stream.findByType("neuralnetwork", None)
results = []
neuralnetnode.run(results)
appliernode = stream.createModelApplierAt(results[0], "Drug", 594, 187)
analysisnode = stream.createAt("analysis", "Drug", 688, 187)
typenode = stream.findByType("type", None)
stream.linkBetween(appliernode, typenode, analysisnode)
analysisnode.run([])

このスクリプト例の各行について、次に説明します。

• 最初の行は、現在のフローを指す変数を定義します
• 2行目では、スクリプトがニューラルネットビルダーノードを見つけます
• 3行目では、スクリプトが実行結果を格納できるリストを作成します
• 4 行目では、ニューラル ネットワーク モデル ナゲットが作成されます。 これは、3 行目で定義したリストに格納されます。
• 5行目では、モデルナゲット用のモデル適用ノードが作成され、フローキャンバス上に配置されます
• 6行目では、 Drug という解析ノードが作成されます
• 7行目で、スクリプトはTypeノードを見つけます
• 8行目では、5行目で作成したモデル適用ノードをTypeノードとAnalysisノードの間に接続します
• 最後に、分析ノードが実行され、分析レポートが作成されます

空の領域から、フローを初めから作成して実行するスクリプトを使用することも可能です。 スクリプト言語全般について詳しくは、 スクリプトの概要を参照してください。