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SPSS Modeler 18.0 新功能權威解讀（文末附下載地址）

原創|行業資訊|編輯：陳俊吉|2017-03-28 09:52:44.000|閱讀 432 次

概述：在今年，IBM SPSS Modeler發布了新版本18.0，那么在這次新版本的更新中，我們可以看到更新的幅度還是比較大的。接下來，浩彬老撕將給大家介紹18.0版本中一些新的功能，同時也將為大家詳細介紹如果獲得SPSS最新版本的試用方法！

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在今年，IBM SPSS Modeler發布了新版本18.0，那么在這次新版本的更新中，我們可以看到更新的幅度還是比較大的。接下來，浩彬老撕將給大家介紹18.0版本中一些新的功能，同時也將為大家詳細介紹如果獲得SPSS最新版本的試用方法！

這次Modeler 18.0版本的更新我們可以簡單總結為如下三個方面：

（1）支持的平臺更加廣泛

（2）性能更加強大的大數據算法

（3）在開源技術上更多的擴展和更強大的支持

總而言之，就是很好很強大！

1. 支持的平臺更加廣泛（MAC / Windows 10）

相比于Modeler的兄弟產品，SPSS Statistics早在3年前的 21.0 版本已經開始支持 Mac 操作系統，而Modeler一直只能支持Windows操作系統，可謂愁死了廣大的果粉了。很多果粉小伙伴為了能夠在Mac上用上Modeler可謂是費苦心啊。

但是現在，Modeler的18.0版本也正式發布了Mac版本，從此與虛擬機“Say Byebye”，咱們終于也能夠在Mac上直接使用了。

當然除了支持Mac系統，也增加了對Windows 10的支持。

2. 性能/功能更加強大的大數據算法

2.1 所有算法都支持本地運行而不需要連接Analytics Server

在Modeler之前的版本中，為更好滿足客戶的需求，特意設計了部分支持分布式計算的算法，而這些算法的實現是需要Analytics Server（簡稱AS，大家可以把AS理解為SPSS Modeler與Hadoop的連接器）這一模塊才能運行的，而現在這些新的算法都支持在本地client端運行。這些新算法包括：

2.2 所有新算法都支持基于內存的分布式計算

毫無疑問，對于大規模數據集來說，使用多線程計算將能更好地利用我們的硬件資源，更重要的是能夠節省我們的建模時間。在舊版本的SPSS Modeler版本中，只有部分的算法（CHAID，C&RT樹，QUEST，線性模型，神經網絡）能夠支持多線程，并且只有在連接上Modeler Server中的時候，才能啟用這項功能。

（以神經網絡節點為例）

而在剛剛 2.1 提到的所有算法當中，現在都能支持多線程計算，并且直接在Modeler client端中即可啟用多線程，而無需連接至服務器端。

2.3 算法優化

（1）線性SVM以及廣義線性模型（AS算法）提供了正則化功能

我們知道過擬合是我們機器學習過程中常常面臨的問題，為了避免模型過于復雜帶來的問題，我們可以通過正則化對模型添加先驗，使得模型的復雜度得到控制，從而減少噪聲的擾動。因此在Modeler的18版本中，GLE以及LSVM都提供了正則化的功能：

（2）樹模型和LSVM模型提供了專門的數據準備功能

為了增強Tree-AS以及LSVM的能力，在Modeler的18版本當中，特意結合了數據準備功能在這兩個節點中，具體能力包括：連續字段分箱處理，分類字段進行類別合并，時間戳進行字段轉換，把缺失值自動視為新的類別（Tree-AS）等等

（3）隨機樹節點新增功能選項

隨機樹節點，大家可以理解為隨機森林，但因為隨機森林最早被Leo Breiman和Adele Cutler提出后，就被注冊成了商標，因此這里稱之為隨機樹模型。該模型新增了兩個功能選項：

(a) 指定要用于拆分的最小預測變量數：如果是構建拆分模型，請設置要用于構建每個拆分的最小預測變量數。這防止拆分創建過小的子組。

(b) 當準確性無法再提高時停止構建 要：改進模型構建時間，請選擇此選項，以在結果的準確性無法提高時停止模型構建過程。

（4）時間序列算法的增強

時間序列算法主要增強在兩方面，一個是支持了多線程計算，二是增加了同時計算多個時間序列模型功能。

例如在舊版本中，當我們的原始數據是6個銷售門店從2015年1月到2016年6月的銷售額，那么我們只能通過編程或分別使用多個時間序列節點才能完成對6個銷售門店時間序列的預測，但是在新版本中，我們則可以一次性構建多個模型，大大簡化了建模的步驟。

3. 在開源技術上更多的擴展和更強大的支持

3.1 在開源工具上更好的擴展和支持

機器學習是一個充滿生命力的技術領域，開源技術每天都會有長足的進步，為了能夠保證能夠在SPSS Modeler平臺上使用到新的數據技術，Modeler在開源技術上一直有很好的支持。

從15版本開始集成R語言，16版本開始集成Python，17版本集成Spark。而來到我們的18版本，SPSS Modeler在集成上再更進一步，以往在集成Python以及Spark上需要AS組件的支持，但是現在我們能夠直接在Modeler的客戶端上直接集成Python的能力，并且我們能夠把相關的R語言代碼/Python代碼直接集成成為一個建模節點。