IBM® SPSS® Neural Networks, karmaşık ilişkileri keşfetmek ve verilerinizden daha fazla değer elde etmek için doğrusal olmayan veri modellemesini kullanır. Çok katmanlı algılayıcı (MLP) ya da radyal temel işlev (RBF) yordamlarından yararlanın. Koşulları ayarlayabilirsiniz — eğitim durdurma kurallarını ve ağ mimarisini denetleyebilirsiniz — ya da koşulları yordamın seçmesine izin verebilirsiniz. Değişkenlerin ağırlıklandırmasını etkileyin ve ağ mimarisinin ayrıntılarını belirtin. Model eğitimi tipini seçin ve sonuçları grafiklerle ve grafiklerle paylaşın.
Bu modül, şirket içi için SPSS Premium sürümünde, abonelik planları için "Forecasting and Decision Trees" (Tahmin ve Karar Ağaçları) eklentisinde yer alır.
Öne çıkan özellikler
Doğrusal olmayan yordamlar
Çok katmanlı algılayıcı (MLP) ya da radyal temelli işlevi (RBF) seçin. İleri besleme mimarileri kullanın — veri yalnızca, giriş düğümlerinden çıkış düğümlerine gizlenmiş düğüm katmanından hareket eder.
Ağ görselleştirmesi
Bağımlı değişkenler, giriş ve çıkış birimi sayısı, gizli katmanlar ve birim sayısı ve etkinleştirme işlevleri de içinde olmak üzere nöral ağ hakkındaki bilgiler görsel olarak görüntülenir.
Grafik görünümleri
Sonuçları tablolar ya da grafikler halinde görüntülemeyi seçin. İsteğe bağlı geçici değişkenleri etkin veri kümesine kaydedin. Gelecekteki verileri puanlamak için modelleri XML dosyası biçiminde dışa aktarın.
Süreci kontrol edin
Ölçek, kategorik ya da ikisinin kombinasyonu şeklinde bağımlı değişkenleri belirtin. Her bir yordamı, veri kümesinin nasıl bölümleneceğini, hangi mimarinin kullanılacağını ve analiz için hangi hesaplama kaynaklarının uygulanacağını seçerek her yordamı ayarlayın.
Diğer yordamlarla birleştirin
Geleneksel istatistik tekniklerini kullanarak nöral ağ sonuçlarını doğrulayın. Pazar araştırması, veritabanı pazarlama, finansal analiz, operasyonel analiz ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çok sayıda alanda daha net öngörü elde edin.