spss课件26.ppt
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1、IBM-SPSS第第26章章 神经网络模型神经网络模型神经网络是一种灵活的自适应学习系统,可以根据观测数据自动地发现数据中的模式,并开发非线性系统模型,从而进行可靠的预测,它为解决许多现实世界的问题提供了一种很有前途的方法。神经网络是一个非线性的数据建模工具集合,它包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。神经元之间的连接赋予相关的权重,训练算法在迭代过程中不断调整这些权重,从而使得预测误差最小化并给出预测精度。实例详解实例详解 使用多层感知器评估信用风险,银行信贷员需要能够找到预示有可能拖欠贷款的人的特征,然后使用这些特征来识别信用风险的高低。假设 850 名以往客户和潜在客户的信息包含在 b
2、ankloan.sav中。前 700个个案是以前曾获得贷款的客户。请使用这 700 名客户的随机样本创建多层感知器,而留出其余客户用于验证分析。然后使用该模型将 150 名潜在客户按高或低信用风险分类。模块解读模块解读1创建多层感知器网络创建多层感知器网络从菜单中选择:单击“分析”|“神经网络”|“多层感知器.”命令,弹出多层感知器对话框,如图26-2所示。(1)“变量”选择至少一个因变量。至少选择一个因子或协变量。根据需要,在变量选项卡上您可以更改重标度协变量的方法,参照上述“归一化”。(2)“分区”:单击“分区”选项卡,如图26-3所示。(3)“体系结构”:单击“体系结构”选项卡,如图26
3、-4所示。(4)“培训”单击“培训”选项卡,如图26-5所示。(5)“输出”:单击“输出”选项卡,如图26-6所示。(6)“保存”单击“保存”选项卡,如图26-7所示。(1)导出:单击“导出”选项卡,如图26-8所示。导出选项卡用于将每个因变量的键结值估算保存到XML(PMML)文件中。可以使用该模型文件以应用模型信息到其他数据文件用于评分目的。如果已经指定拆分文件,此选项不可用。(2)选项:单击“选项”选项卡,如图26-9所示。操作步骤操作步骤1准备数据以进行分析准备数据以进行分析设置随机数种子,请从菜单中选择:单击“转换”|“随机数字生成器.”命令,弹出随机数字生成器对话框,如图26-10
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