Istnieje możliwość użycia przepływu w celu uczenia modelu sieci neuronowej podczas wykonywania. Zwykle w celu przetestowania modelu można uruchomić węzeł modelowania w celu dodania modelu do przepływu, nawiązania odpowiednich połączeń i uruchomienia węzła analizy.

Za pomocą skryptu SPSS Modeler można zautomatyzować proces testowania modelu użytkowego po jego utworzeniu. Poniżej znajduje się przykład:

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([])

W następujących punktach opisano poszczególne wiersze przykładowego skryptu.

• Pierwszy wiersz definiuje zmienną, która wskazuje bieżący przepływ
• W wierszu 2 skrypt znajduje węzeł programu budującego sieci neuronowe.
• W wierszu 3 skrypt tworzy listę, w której mogą być zapisywane wyniki wykonania.
• W 4. wierszu tworzony jest model użytkowy Sieć neuronowa. Jest on zapisywany w liście zdefiniowanej w wierszu 3.
• W wierszu 5 tworzony jest węzeł modelu użytkowego dla modelu użytkowego i umieszczany na kanwie przepływu.
• W wierszu 6 tworzony jest węzeł analizy o nazwie Drug .
• W wierszu 7 skrypt znajduje węzeł Typ
• W wierszu 8 skrypt łączy węzeł zastosowania modelu utworzony w wierszu 5 między węzłem Typ a węzłem Analiza.
• Na koniec węzeł analizy jest uruchamiany w celu wygenerowania raportu analizy.

Istnieje możliwość użycia skryptu do zbudowania i uruchomienia przepływu od podstaw, zaczynając od pustego kanwy. Więcej informacji na temat języka skryptowego można znaleźć w sekcji Przegląd skryptów.