' SPSS Modeler'의 새로운 기능 및 변경 사항

IBM® watsonx™ 버전 2.4.0

2026년 6월에 의 SPSS Modeler 새 버전이 출시되었습니다.

이번 릴리스에는 다음과 같은 변경 사항이 포함되어 있습니다:

새로운 기능

이번 ' SPSS Modeler ' 릴리스에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다:

규칙 실험실에서 TLA 규칙을 직접 체험해 보세요

이제 전체 데이터 세트에 적용하기 전에 ‘규칙 실험실’에서 텍스트 링크 분석(TLA) 규칙을 검증하고 개선할 수 있습니다. Rule 랩은 텍스트 분석 워크벤치(Text Analytics Workbench) 내에 있는 대화형 테스트 환경으로, 여기에서 샘플 텍스트를 입력하고 기존 TLA 규칙이 샘플의 패턴과 어떻게 일치하는지 확인할 수 있습니다. 효과적인 패턴을 발견하면, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 새로운 TLA 규칙을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이러한 반복적인 접근 방식을 통해, 대규모 데이터셋을 처리하기 전에 소규모 샘플을 대상으로 규칙을 다듬어 시간을 절약하고 정확도를 높일 수 있습니다.

자세한 내용은 Rule lab을 참조하십시오.

업데이트

이번 릴리스에서는 다음과 같은 업데이트가 도입되었습니다:

• 런타임이 SPSS Modeler scikit-learn 라이브러리 버전 1.5.2 을 사용하도록 업그레이드되었습니다. SPSS Modeler이번 업그레이드는 보안 취약점을 해결하며,.에 대한 다른 업데이트와도 연계됩니다.
• Flight service 가 활성화된 상태에서 SQL 최적화(SQL 푸시백)를 비활성화하려면 새로운 런타임 환경 변수를 DISABLE_FLIGHT_SQLPUSHBACK 사용할 수 있습니다. SQL 푸시백이 비활성화된 경우에도 데이터베이스에 대해 SQL 서버 데이터베이스( Flight service )를 계속 사용할 수 있지만, SQL Server 2008 R2( ODBC )와 호환되는 데이터 소스는 기본적으로 SQL 푸시백을 위해 SQL Server 2008( ODBC ) 드라이버를 사용합니다. 다음에 대한 런타임 환경 SPSS Modeler자세한 내용은 다음을 참조하십시오.
• 이제 확장 노드에 데이터 프레임 설정 코드를 직접 입력할 필요가 없습니다. 이제 버튼을 클릭하여 필요한 데이터프레임 코드를 자동으로 삽입할 수 있어, 사용자 정의 ` Python ` 또는 R 코드를 더 쉽게 시작할 수 있습니다.
• 이제 ‘가져오기’ 노드의 ‘저장소’ 섹션에서 행을 정렬할 수 있습니다.
• SQL 최적화(SQL 푸시백) 및 Flight service 가 활성화된 상태에서 Time 및 Timestamp 필드를 파싱할 때 발생하던 문제가 수정되었습니다.

이번 릴리스에서 고객이 보고한 문제 수정

이번 릴리스에서 수정된 고객 제보 문제 목록은 지원 웹사이트의 IBM [링크 수정 목록 IBM Cloud Pak for Data ]를 참조하십시오.

더 이상 사용되지 않는 기능

이번 릴리스에서 다음 기능들은 더 이상 지원되지 않습니다:

scikit-learn 라이브러리의 이전 버전은 이제 더 이상 사용되지 않습니다

이제 런타임이 scikit-learn 라이브러리 버전 1.5.2 을 사용하므로 SPSS Modeler , 이전 버전의 scikit-learn 라이브러리는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다.

이 변경 사항은 scikit-learn 라이브러리의 이전 버전으로 구축된 모델에 영향을 미치며, 특히 HDBSCAN, KDE, 랜덤 포레스트(RF), 자동 분류기(Auto Classifier), 자동 수치 분류기(Auto Numeric) 노드로 구축된 모델에 영향을 줍니다.

• 이전 버전으로 빌드된 HDBSCAN 및 KDE 모델은 지원되지 않습니다. SPSS Modeler이 모델들은 스코어링 과정에서 오류가 발생하며, 에 오류 메시지가 표시됩니다. 1.5.2 버전을 사용하여 이 모델들을 다시 빌드해야 합니다.
• scikit-learn 라이브러리 버전 1.1.1 보다 이전 버전으로 구축된 랜덤 포레스트 모델은 지원되지 않습니다. SPSS Modeler이 모델들은 스코어링 과정에서 오류가 발생하며, 에 오류 메시지가 표시됩니다. 1.5.2 버전을 사용하여 이 모델들을 다시 빌드해야 합니다.
• SPSS Modeler1.1.1 과 1.5.2 사이의 scikit-learn 라이브러리 버전으로 구축된 랜덤 포레스트 모델은 여전히 점수 산출이 가능하지만, 경고 메시지가 표시될 수 있습니다. 해당 모델을 계속 사용하려면 1.5.2 버전을 사용하여 모델을 다시 빌드해야 합니다.
• 전문가 설정에서 모델 중 하나로 랜덤 포레스트를 선택한 경우, Auto Classifier 및 Auto Numeric 노드에도 영향을 미칩니다.

또한, scikit-learn 라이브러리 버전 1.5.2 에서는 노드에 대한 일부 특정 매개변수가 다릅니다.

• KDE 노드의 경우, matching 및 kulsinski 매개변수는 metric 더 이상 사용되지 않습니다.
• 랜덤 포레스트 노드의 경우, 매개변수가 max_features 이제 sqrt 기본적으로 로 설정됩니다.