Mit einem neuronalen Netz können Näherungswerte für eine große Bandbreite an Vorhersagemodellen mit minimalen Anforderungen an die Modellstruktur und minimalen Annahmen für das Modell berechnet werden. Die Form der Beziehungen wird während des Lernprozesses bestimmt. Wenn sich eine lineare Beziehung zwischen Ziel und Prädiktoren eignet, sollten sich die Ergebnisses des neuronalen Netzes denen eines klassischen linearen Modells stark annähern. Ist eine nicht lineare Beziehung besser geeignet, erstellt das neuronale Netz automatisch eine Näherung für die "korrekte" Modellstruktur.
Der Nachteil dieser Flexibilität besteht darin, dass das neuronale Netz schwer zu interpretieren ist. Sollten Sie versuchen, einen Prozess zu erklären, der den Beziehungen zwischen Ziel und Prädiktoren zugrunde liegt, ist ein klassisches statistisches Modell besser geeignet. Wenn die Interpretierbarkeit des Modells jedoch keine große Rolle spielt, können Sie mit einem neuronalen Netz gute Vorhersagen erzielen.
Feldanforderungen. Es müssen mindestens ein Ziel und eine Eingabe vorhanden sein. Felder, die auf Beides oder Keine gesetzt sind, werden ignoriert. Es gibt keine Messniveaubeschränkungen bei Zielen oder Prädiktoren (Eingaben).
Die Anfangswertigkeiten, die neuronalen Netzen bei der Modellerstellung zugewiesen werden, hängen von der Reihenfolge der Felder in den Daten ab. Dies wirkt sich auch auf die endgültigen Modelle aus. Watsonx.ai sortiert Daten automatisch nach Feldnamen, bevor sie dem neuronalen Netz für das Training präsentiert werden. Dies bedeutet, dass eine explizite Änderung der Reihenfolge der Felder in den vorgeordneten Daten die generierten neuronalen Netzmodelle nicht beeinflusst, wenn ein Startwert für Zufallszahlen im Modellerstellungsprogramm festgelegt wurde. Das Ändern der Eingabefeldnamen in einer Weise, die ihre Sortierreihenfolge ändert, führt jedoch zu unterschiedlichen neuronalen Netzmodellen, selbst wenn ein Startwert für Zufallszahlen im Modellerstellungsprogramm festgelegt ist. Die Modellqualität wird durch die unterschiedliche Sortierreihenfolge der Feldnamen nicht signifikant beeinträchtigt.