IBM® SPSS Neural Networks utiliza el modelado de datos no lineal para descubrir relaciones complejas y obtener un mayor valor de los datos. Aproveche los procedimientos del perceptrón multicapa (MLP) o función de base radial (RBF). Puede establecer las condiciones (controlar las reglas de detención del entrenamiento y la arquitectura de la red) o dejar que el procedimiento elija. Influya en la ponderación de variables y especifique detalles de la arquitectura de la red. Seleccione el tipo de entrenamiento del modelo y comparta resultados usando gráficos y cuadros.
Este módulo se incluye en la edición premium SPSS para las instalaciones locales y en el complemento de proyección y árboles de decisión para los planes de suscripción.
Ahorre un 10 % en una suscripción y complementos al elegir 12 meses con renovación automática.
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Seleccione perceptrón multicapa (MLP) o función de base radial (RBF). Ambos usan arquitecturas de feedforward: los datos solo se mueven desde los nodos de entrada a través de la capa oculta de nodos a los nodos de salida.
Muestre visualmente información sobre la red neuronal, incluidas las variables dependientes, la cantidad de unidades de entrada y salida, la cantidad de capas y unidades ocultas y las funciones de activación.
Elija mostrar los resultados en tablas o gráficos. Guarde variables temporales opcionales en el conjunto de datos activo. Exporte modelos en formatos de archivos XML para calificar datos futuros.
Especifique las variables dependientes, que pueden ser de escala, categóricas o una combinación de las dos. Ajuste cada procedimiento eligiendo cómo dividir el conjunto de datos, qué arquitectura utilizar y qué recursos de cálculo aplicar al análisis.
Confirme los resultados de la red neuronal con técnicas estadísticas tradicionales. Obtenga información estratégica más clara en varias áreas, incluyendo investigación de mercado, marketing de bases de datos, análisis financiero, análisis operativo y atención médica.
- Para uso local: adquiera la edición Premium.
- Para planes de suscripción: adquiera el complemento "Previsiones y árboles de decisión"
- Procesador: 2 GHz o más rápido
- Pantalla: 1024 * 768 o superior
- Memoria: se requieren 4 GB de RAM, se recomiendan 8 GB de RAM o más
- Espacio en disco: 2 GB o más