概要

IBM SPSS Neural Networksでは、非線形データのモデリングを使用して複雑な関係性を明らかにし、データからさらに大きな価値を引き出します。使い慣れたIBM SPSS Statisticsインターフェースを使用して、多層パーセプトロン(Multilayer Perceptron: MLP)・プロシージャーまたは放射基底関数(Radial Basis Function: RBF)プロシージャーを利用できます。条件の設定によって、学習の停止規則とネットワーク・アーキテクチャーを制御し、プロシージャーで自動選択できます。プログラミングは不要です。また、変数の加重を調整でき、ネットワーク・アーキテクチャーの詳細を指定して、モデル学習のタイプを選択できます。さらに、グラフやチャートを使用して、他の人と結果を共有できます。

関係性を明らかに

より多くの関係性を見つけるMLPまたはより高速なRBFを選択できます。いずれも学習データ・セットを処理して、その知識をデータ・セット全体や新規データに適用します。

プロセスの制御

従属変数を指定します。これは、スケール型変数、カテゴリー型変数、その両方の組み合わせのいずれでも指定できます。データ・セットの分割方法、使用するアーキテクチャー、適用する計算リソースを選択して、各プロシージャーを調整します。

洞察の改善

他の統計プロシージャーや手法と組み合わせて、IBM SPSS Statistics Baseを使用する従来型の統計技法で結果を確認します。

主要な機能

  • 非線形プロシージャー
  • ネットワークの可視化
  • グラフィカル形式での表示
  • プロセスの制御
  • 他のプロシージャーとの組み合わせ

製品イメージ

非線形プロシージャー
非線形プロシージャー
ネットワークの可視化
ネットワークの可視化
グラフィカル形式での表示
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