SPSS Modeler Multilayer Perceptron (MLP)Ibm

Der Multilayer Perceptron (MLP) ist ein Algorithmus für künstliche neuronale Netze, der im SPSS Modeler für komplexe Klassifikations- und Regressionsaufgaben eingesetzt wird. MLP ist in der Lage, nicht lineare Beziehungen zwischen Eingabe- und Zielvariablen zu modellieren und eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle, in denen traditionelle lineare Modelle unzureichend sind. Ein MLP-Netzwerk besteht aus mehreren Schichten: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren verborgenen Schichten (Hidden Layers) und einer Ausgabeschicht.

Jede Schicht in einem MLP ist mit der nächsten Schicht durch gewichtete Verbindungen verknüpft, und die Neuronen in den verborgenen Schichten verwenden Aktivierungsfunktionen wie die Sigmoid- oder ReLU-Funktion, um komplexe Muster zu lernen. Der Algorithmus wird mithilfe des Backpropagation-Verfahrens trainiert, bei dem die Gewichte der Verbindungen angepasst werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren und den Fehler zu minimieren.

MLP ist besonders effektiv in Bereichen wie Betrugserkennung, Bildklassifikation und Prognosemodellen. Im SPSS Modeler kannst du die Architektur des Netzwerks anpassen, indem du die Anzahl der verborgenen Schichten und Neuronen, die Lernrate und die Art der Aktivierungsfunktionen festlegst. Diese Flexibilität ermöglicht es, das Modell auf spezifische Anforderungen zuzuschneiden und präzisere Vorhersagen zu erzielen.