フローを使用して、実行時にニューラル・ネットワーク・モデルをトレーニングできます。 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。

SPSS Modeler スクリプトを使用すると、モデル・ナゲットの作成後のテストプロセスを自動化できます。 以下はその例です。

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。

• 最初の行は、現在のフローを指す変数を定義します。
• 2 行目で、スクリプトはニューラル・ネットワーク・ビルダー・ノードを検索します。
• 3 行目で、スクリプトは実行結果を保管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、モデル・ナゲット用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という名前の分析ノードが作成されます。
• 7 行目で、スクリプトはデータ型ノードを検索します。
• 8 行目で、スクリプトは、5 行目で作成され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の間で接続します。
• 最後に、精度分析ノードが実行され、精度分析レポートが作成されます。

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。 スクリプト言語全般について詳しくは、 スクリプトの概要を参照してください。