在今年，IBM SPSS Modeler發(fā)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(lái)，浩彬老撕將給大家介紹18.0版本中一些新的功能，同時(shí)也將為大家詳細(xì)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(jiǎn)單總結(jié)為如下三個(gè)方面：

（1）支持的平臺(tái)更加廣泛

（2）性能更加強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)算法

（3）在開(kāi)源技術(shù)上更多的擴(kuò)展和更強(qiáng)大的支持

總而言之，就是很好很強(qiáng)大！

1. 支持的平臺(tái)更加廣泛（MAC / Windows 10）

相比于Modeler的兄弟產(chǎn)品，SPSS Statistics早在3年前的 21.0 版本已經(jīng)開(kāi)始支持 Mac 操作系統(tǒng)，而Modeler一直只能支持Windows操作系統(tǒng)，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(fèi)苦心啊。

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

當(dāng)然除了支持Mac系統(tǒng)，也增加了對(duì)Windows 10的支持。

2. 性能/功能更加強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)算法

2.1 所有算法都支持本地運(yùn)行而不需要連接Analytics Server

在Modeler之前的版本中，為更好滿(mǎn)足客戶(hù)的需求，特意設(shè)計(jì)了部分支持分布式計(jì)算的算法，而這些算法的實(shí)現(xiàn)是需要Analytics Server（簡(jiǎn)稱(chēng)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(yùn)行的，而現(xiàn)在這些新的算法都支持在本地client端運(yùn)行。這些新算法包括：

2.2 所有新算法都支持基于內(nèi)存的分布式計(jì)算

毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)，使用多線程計(jì)算將能更好地利用我們的硬件資源，更重要的是能夠節(jié)省我們的建模時(shí)間。在舊版本的SPSS Modeler版本中，只有部分的算法（CHAID，C&RT樹(shù)，QUEST，線性模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能夠支持多線程，并且只有在連接上Modeler Server中的時(shí)候，才能啟用這項(xiàng)功能。

（以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為例）

而在剛剛 2.1 提到的所有算法當(dāng)中，現(xiàn)在都能支持多線程計(jì)算，并且直接在Modeler client端中即可啟用多線程，而無(wú)需連接至服務(wù)器端。

2.3 算法優(yōu)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(guò)擬合是我們機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中常常面臨的問(wèn)題，為了避免模型過(guò)于復(fù)雜帶來(lái)的問(wèn)題，我們可以通過(guò)正則化對(duì)模型添加先驗(yàn)，使得模型的復(fù)雜度得到控制，從而減少噪聲的擾動(dòng)。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(shù)模型和LSVM模型提供了專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能

為了增強(qiáng)Tree-AS以及LSVM的能力，在Modeler的18版本當(dāng)中，特意結(jié)合了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能在這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)中，具體能力包括：連續(xù)字段分箱處理，分類(lèi)字段進(jìn)行類(lèi)別合并，時(shí)間戳進(jìn)行字段轉(zhuǎn)換，把缺失值自動(dòng)視為新的類(lèi)別（Tree-AS）等等

（3） 隨機(jī)樹(shù)節(jié)點(diǎn)新增功能選項(xiàng)

隨機(jī)樹(shù)節(jié)點(diǎn)，大家可以理解為隨機(jī)森林，但因?yàn)殡S機(jī)森林最早被Leo Breiman和Adele Cutler提出后，就被注冊(cè)成了商標(biāo)，因此這里稱(chēng)之為隨機(jī)樹(shù)模型。該模型新增了兩個(gè)功能選項(xiàng)：

(a) 指定要用于拆分的最小預(yù)測(cè)變量數(shù)：如果是構(gòu)建拆分模型，請(qǐng)?jiān)O(shè)置要用于構(gòu)建每個(gè)拆分的最小預(yù)測(cè)變量數(shù)。這防止拆分創(chuàng)建過(guò)小的子組。

(b) 當(dāng)準(zhǔn)確性無(wú)法再提高時(shí)停止構(gòu)建 要：改進(jìn)模型構(gòu)建時(shí)間，請(qǐng)選擇此選項(xiàng)，以在結(jié)果的準(zhǔn)確性無(wú)法提高時(shí)停止模型構(gòu)建過(guò)程。

（4）時(shí)間序列算法的增強(qiáng)

時(shí)間序列算法主要增強(qiáng)在兩方面，一個(gè)是支持了多線程計(jì)算，二是增加了同時(shí)計(jì)算多個(gè)時(shí)間序列模型功能。

例如在舊版本中，當(dāng)我們的原始數(shù)據(jù)是6個(gè)銷(xiāo)售門(mén)店從2015年1月到2016年6月的銷(xiāo)售額，那么我們只能通過(guò)編程或分別使用多個(gè)時(shí)間序列節(jié)點(diǎn)才能完成對(duì)6個(gè)銷(xiāo)售門(mén)店時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，但是在新版本中，我們則可以一次性構(gòu)建多個(gè)模型，大大簡(jiǎn)化了建模的步驟。

3. 在開(kāi)源技術(shù)上更多的擴(kuò)展和更強(qiáng)大的支持

3.1 在開(kāi)源工具上更好的擴(kuò)展和支持

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)充滿(mǎn)生命力的技術(shù)領(lǐng)域，開(kāi)源技術(shù)每天都會(huì)有長(zhǎng)足的進(jìn)步，為了能夠保證能夠在SPSS Modeler平臺(tái)上使用到新的數(shù)據(jù)技術(shù)，Modeler在開(kāi)源技術(shù)上一直有很好的支持。

從15版本開(kāi)始集成R語(yǔ)言，16版本開(kāi)始集成Python，17版本集成Spark。而來(lái)到我們的18版本，SPSS Modeler在集成上再更進(jìn)一步，以往在集成Python以及Spark上需要AS組件的支持，但是現(xiàn)在我們能夠直接在Modeler的客戶(hù)端上直接集成Python的能力，并且我們能夠把相關(guān)的R語(yǔ)言代碼/Python代碼直接集成成為一個(gè)建模節(jié)點(diǎn)。

3.2 全新的擴(kuò)展中心

除了通過(guò)上述的方法，通過(guò)在Modeler中嵌入相關(guān)的R/Python代碼定制相關(guān)節(jié)點(diǎn)外，IBM也開(kāi)發(fā)了更多的功能在Github上，而現(xiàn)在我們可以直接在Modeler上下載應(yīng)用相關(guān)的功能節(jié)點(diǎn)。

這些新的擴(kuò)展空能包括了天氣數(shù)據(jù)獲取，GIS集成，地理空間應(yīng)用等等，具體的數(shù)量已經(jīng)從3月份24個(gè)功能到現(xiàn)在的35個(gè)功能。

在擴(kuò)展中心獲取這些功能后，會(huì)自動(dòng)在Modeler的節(jié)點(diǎn)區(qū)域位置新增相應(yīng)的功能節(jié)點(diǎn)，例如浩彬老撕之前安裝了天氣數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，那么就可以直接運(yùn)用了。

最后，SPSS最近開(kāi)通了專(zhuān)門(mén)的社區(qū)，所有的SPSS用戶(hù)（包括Statistics，Modeler用戶(hù)）都可以在上面查找資料，資料包括各種技術(shù)文檔，應(yīng)用擴(kuò)展功能，SPSS+R的集成，SPSS+Python的集成。當(dāng)然上面也非常歡迎大家進(jìn)行各種的技術(shù)交流。

SPSS論壇

IBM SPSS Predictive analytics 社區(qū)

通過(guò)這次的介紹，是不是對(duì)SPSS有了更加深刻認(rèn)識(shí)？他的強(qiáng)大遠(yuǎn)超你的想象。

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