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フローのスクリプトの例

最終更新: 2025年2月11日
SPSS Modeler フローのスクリプト例

フローを使用して、実行時にモデルを学習できます。 通常、モデルをテストするには、モデル作成ノードを実行してモデルをフローに追加し、適切な接続を確立して、精度分析ノードを実行します。

スクリプトを使用すると、モデル・ナゲット作成後のテスト・プロセスを自動化できます。 例えば、以下のようなスクリプトを使用して、ニューラル・ネットワーク・モデルの学習ができます。

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([])

このスクリプト例の各行について、次に説明します。

  • 1 行目では、現在のフローを指し示す変数を定義します。
  • 2 行目では、ニューラル ネットワーク ビルダー ノードを検索します。
  • 3 行目では、実行結果を格納できるリストを作成します。
  • 4 行目では、ニューラル ネットワーク モデル ナゲットが作成されます。 これは、3 行目で定義したリストに格納されます。
  • 5 行目では、モデル・ナゲットのモデル適用ノードが作成され、フロー・キャンバスに配置されます。
  • 6 行目では、Drug という名前の精度分析ノードが作成されます。
  • 7 行目では、データ型ノードを検索します。
  • 8 行目では、5 行目で作成したモデル適用ノードを、データ型ノードと精度分析ノードとの間で接続します。
  • 最後に、精度分析ノードが実行されて、分析レポートが生成されます。
ヒント:
  • 空の領域から、フローを初めから作成して実行するスクリプトを使用することも可能です。
  • スクリプトの詳細については、「 スクリプトと自動化 」ガイドを参照してください。