フローのスクリプトの例

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([])
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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。