Puede utilizar un flujo para entrenar un modelo cuando este se ejecuta. Normalmente, para probar el modelo, es posible que ejecute el nodo de modelado para añadir el modelo al flujo, realizar las conexiones adecuadas y ejecutar un nodo Análisis.

Mediante un script puede automatizar el proceso de prueba del nugget de modelo tras crearlo. Por ejemplo, puede utilizar un script como por ejemplo el siguiente para entrenar un modelo de red neuronal:

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([])

Los puntos siguientes describen cada línea de este ejemplo de script.

• La primera línea define una variable que apunta al flujo actual.
• En la línea 2, el script busca el nodo generador Red neuronal.
• En la línea 3, el script crea una lista donde los resultados de la ejecución se pueden almacenar.
• En la línea 4, se crea el nugget de modelo Red neuronal. Se almacena en la lista definida en línea 3.
• En la línea 5, se crea un nodo de aplicación de modelo para el nugget de modelo y se coloca en el lienzo de flujos.
• En la línea 6, se crea un nodo de análisis denominado Drug.
• En la línea 7, el script busca el nodo Type.
• En la línea 8, el script conecta el nodo de aplicación de modelo creado en la línea 5 entre el nodo Type y el nodo Analysis.
• Finalmente, el nodo Análisis se ejecuta para generar el informe Análisis.