Puede utilizar un flujo para entrenar un modelo de red neuronal cuando se ejecuta. Normalmente, para probar el modelo, es posible que ejecute el nodo de modelado para añadir el modelo al flujo, realizar las conexiones adecuadas y ejecutar un nodo Análisis.

Utilizando un script de SPSS Modeler , puede automatizar el proceso de prueba del nugget de modelo después de crearlo. A continuación figura un ejemplo:

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([])

Los puntos siguientes describen cada línea de este ejemplo de script.

• La primera línea define una variable que apunta al flujo actual
• En la línea 2, el script busca el nodo generador Red neuronal
• En la línea 3, el script crea una lista en la que se pueden almacenar los resultados de la ejecución
• En la línea 4, se crea el nugget de modelo Red neuronal. Se almacena en la lista definida en línea 3.
• En la línea 5, se crea un nodo de aplicación de modelo para el nugget de modelo y se coloca en el lienzo de flujo
• En la línea 6, se crea un nodo de análisis denominado Drug
• En la línea 7, el script busca el nodo Tipo
• En la línea 8, el script conecta el nodo de aplicación de modelo creado en la línea 5 entre el nodo Tipo y el nodo Análisis
• Finalmente, el nodo Análisis se ejecuta para producir el informe de análisis

Es posible utilizar un script para crear y ejecutar un flujo desde cero, comenzando con un lienzo vacío. Para obtener más información sobre el lenguaje de scripts en general, consulte Visión general de scripts.