IBM SPSS Neural Networks nonlinear veri modelleme yöntemlerini kullanarak veri setlerinizde yer alan karmaşık ilişkileri keşfetmenizi ve daha fazla değer yaratabilirsiniz. Alışık olduğunuz IBM SPSS Statistics ara yüzü ile multilayer perceptron(MLP) veya radial basis function(RBF) fonksiyonlarını kullanarak detaylı modeller kurabilirsiniz. Durdurma kurallarını ve ağ yapısını belirleyebileceğiniz gibi modelin hepsini veriye en uygun şekilde otomatik olarak belirlemesini isteyebilirsiniz. Değişken ağırlıklandırma sürecine etki edebilirsiniz. Kod yazmadan ağ yapısının detaylarını, model eğitim yöntemini belirleyebilir ve sonuçları grafiksel ve tablosal olarak raporlayabilirsiniz.

Öne Çıkan Özellikler

Karmaşık ilişkileri ortaya çıkarın

Hız için RBF, daha detaylı sonuçlar için MLP yöntemlerini kullanabilirsiniz. Modellerinizi eğitim veri seti üzerinden geliştirebilir, elde ettiğiniz modelleri yeni gelen verilere uygulayabilirsiniz.

Süreci kontrol edin

Kategorik, sürekli fark etmeksizin tüm hedef değişkenleri modelleyebilirsiniz. Veri setini test, train ayrımını ve hangi mimarinin kullanılacağını belirleyerek model geliştirme sürecini kontrol edebilirsiniz.

Daha tutarlı çıkarımlar

Diğer istatistiksel ve yapay zeka yöntemleri ile sonuçları birleştirin ve elde ettiğiniz sonuçları geleneksel istatistiksel yaklaşımlar ile doğrulayın.

Anahtar Özellikler
Multilayer perceptron(MLP) veya radial basis function(RBF) algoritmalarını seçerek doğrusallık varsayımı olmadan modeller geliştirebilirsiniz.
Geliştirilen sinir ağını, bağımlı değişkenleri, girdi ve çıktı birimlerini, gizli katman sayısını ve aktivasyon fonksiyonları dahil olmak üzere görsel bir şekilde görüntüleyebilirsiniz.
Sonuçlarınızı tablosal veya grafiksel olarak görüntüleyebilirsiniz. Modelleme sürecinde oluşturulan geçici değişkenleri kaydedebilir, modellerinizi yeni gelen verileri skorlamak için pmml formatında kaydedebilirsiniz.
Sürekli veya kategorik ayrımı yapmadan ikisinin kombinasyonundan oluşan hedef değişkenleri modelleyebilirsiniz. Her prosüdürü kullanılacak mimariyi seçerek veya veriyi test ve training gruplarına ayırmadan kullanılacak yöntem gibi birçok detay ayarlama ile kişiselleştirebilirsiniz.
Geleneksel istatistiksel testler ile sinir ağları sonuçlarını doğrulayabilirsiniz. Sağlık, operasyonel ve finansal analiz, veri tabanı pazarlama, Pazar araştırmaları gibi birçok alanda çok daha net ve tutarlı sonuçlara ulaşabilirsiniz.

Deneme sürümü bulunmamaktadır.