流脚本示例: 训练神经网络

您可以在执行时使用流来训练神经网络模型。 通常，要测试模型，可以运行建模节点以便将该模型添加到流中，建立适当的连接，然后运行“分析”节点。

通过使用 SPSS Modeler 脚本，您可以在创建模型块后自动执行测试该模型块的过程。 下面是一个例子：

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([])

以下带着重号的句子说明此脚本示例中的每一行。

• 第一行定义一个指向当前流的变量
• 在第 2 行中，脚本会找到神经网络构建器节点
• 在第 3 行中，脚本将创建可存储执行结果的列表
• 在第四行中，将创建“神经网络”模型块。 此模型块存储在第三行中定义的列表内。
• 在第 5 行中，将为模型块创建模型应用节点并将其放置在流画布上
• 在第 6 行中，将创建名为 Drug 的分析节点
• 在第 7 行中，脚本将查找 "类型" 节点
• 在第 8 行中，脚本会将在第 5 行中创建的模型应用节点连接到 "类型" 节点和 "分析" 节点之间
• 最后， "分析" 节点运行以生成 "分析" 报告

可以使用脚本从头开始（从空工作区开始）构建并运行流。 要了解有关一般脚本编制语言的更多信息，请参阅 脚本编制概述。