플로우를 사용하여 실행 시 모델을 교육할 수 있습니다. 일반적으로 모델을 테스트하기 위해 모델링 노드를 실행하여 플로우에 모델을 추가하고 적절한 연결을 작성하여 분석 노드를 실행할 수 있습니다.

스크립트를 사용하여 모델 너깃을 작성한 후 테스트하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 스크립트를 사용하여 신경망 모델을 훈련할 수 있습니다.

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([])

다음 글머리 기호는 이 스크립트 예제의 각 행을 설명합니다.

• 첫 번째 행은 현재 플로우를 가리키는 변수를 정의합니다.
• 2행에서 스크립트는 신경망 작성기 노드를 찾습니다.
• 3행에서 스크립트는 실행 결과가 저장될 수 있는 목록을 작성합니다.
• 4행에서 신경망 모델 너깃이 작성됩니다. 이것은 3행에서 정의된 목록에 저장됩니다.
• 5행에서 모델 적용 노드가 모델 너깃에 대해 작성되고 플로우 캔버스에 배치됩니다.
• 6행에서 Drug라는 분석 노드가 작성됩니다.
• 7행에서 스크립트가 유형 노드를 찾습니다.
• 8행에서 스크립트는 유형 노드와 분석 노드 사이에 5행에서 작성된 모델 적용 노드를 연결합니다.
• 마지막으로 분석 노드가 실행되어 분석 보고서를 생성합니다.