Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 04 lip 2023
Perceptron wielowarstwowy to klasyfikator oparty na sztucznej sieci neuronowej skierowanej i składa się z wielu warstw. Każda warstwa jest w pełni połączona z następną warstwą w sieci. Węzeł MultiLayerPerceptron-AS w programie SPSS Modeler jest implementowany w programie Spark. Szczegółowe informacje na temat klasyfikatora perceptronu wielowarstwowego (MLPC) zawiera https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#multilayer-perceptron-classifier.
Właściwości multilayerperceptronnode |
Typ danych | Opis właściwości |
|---|---|---|
custom_fields |
boolean (boolowskie) | Ta opcja stanowi dla węzła instrukcję o konieczności użycia informacji o zmiennej określonych w tym miejscu, a nie w żadnym wcześniejszym węźle Typy. Po wybraniu tej opcji należy określić następujące pola w zależności od potrzeb. |
target |
field (pole) | Jedna nazwa pola dla celu. |
inputs |
field (pole) | Lista nazw zmiennych dla wartości wejściowych. |
num_hidden_layers |
łańcuch | Określ liczbę warstw ukrytych. Ukryte warstwy rozdzielaj przecinkami. |
num_output_number |
łańcuch | Określ liczbę warstw wyjściowych. |
random_seed |
liczba całkowita | Wygeneruj materiał siewny używany przez generator liczb losowych. |
maxiter |
liczba całkowita | Określ maksymalną liczbę wykonywanych iteracji. |
set_expert |
boolean (boolowskie) | Wybierz opcję Tryb ekspercki w sekcji Budowanie modelu, jeśli chcesz określić wielkość bloku dla zestawiania danych wejściowych w matrycach. |
block_size |
liczba całkowita | Ta opcja może przyspieszyć obliczenia. |
use_model_name |
boolean (boolowskie) | Określ niestandardową nazwę dla modelu lub użyj auto, która ustawia etykietę jako zmienną przewidywową. |
model_name |
łańcuch | Nazwa modelu o zmienionej nazwie. |