SPSS―神经网络

SPSS—神经网络神经网络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。您可以设置网络的训练条件，从而控制训练的停止条件以及网络结构，或者让算法自动选择最优的网络结构。神经网络在许多领域，都可以将SPSS神经网络和其他的统计分析过程结合起来，获得更深入、清晰的洞察力。例如，在市场研究领域，可以建立客户档案发现客户的偏好；在数据库营销领域，可以进行客户细分，优化市场活动的响应。在金融分析方面，可以使用SPSS神经网络分析申请人的信用状况，探测可能的欺诈。在运营分析方面，也可以使用这个新工具管理现金流、优化供应链。此外，在科学和医疗方面的应用包括预测医疗费用、医疗结果分析、预测住院时间等。神经网络SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径向基函数（RBF）两种方法。这两种方法都是有监督的学习技术－也就是说，他们根据输入的数据映射出关系。这两种方法都采用前馈结构，意思是数据从一个方向进入，通过输入节点、隐藏层最后进入输出节点。你对过程的选择受到输入数据的类型和网络的复杂程度的影响。此外，多层感知器可以发现更复杂的关系，径向基函数的速度更快。MLP可以发现更复杂的关系，而通常来说RBF更快。神经网络使用这两种方法的任何一种，您可以将数据拆分成训练集、测试集、验证集。训练集用来估计网络参数。测试集用来防止过度训练。验证样本用来单独评估最终的网络，它将应用于整个数据集和新数据。多层感知器实例分析首先产生随机数来选择样本数据集，选菜单‘转换（Transform）---随机数生成器（RandomNumberGenerators）’---弹出对话框如图1---选择‘设置起点（SetStartingPoint）’---选中‘固定值（FixedValue）’---填入9191972，然后单击确定（OK）。多层感知器实例分析图1多层感知器实例分析菜单‘转换（Transform）---计算变量（ComputeVariable）’,弹出对话框如图2在‘目标变量（TargetVariable）’中填入变量名partition，然后在‘数学表达式（NumericExpression）’填入计算表达式2*RV.BERNOULLI(0.7)-1，此公式用于产生bernoulli分布数据，数据集名称为partition设置完成后单击确定（OK）多层感知器实例分析图2多层感知器实例分析生成随机数后，选菜单‘分析（Analyze）---神经网络（NeuralNetwork）---多层感知器（MultilayerPerceptron）’弹出对话框如图3选择变量PreviouslyDefault[default]到‘因变量（DependentVariables）’,选择变量Leveleducation[ed]到‘因子（Factors）’。选择变量age，employ，address，income，debtinc，creddebt，othdebt到协变量（Covariates）.多层感知器实例分析图3多层感知器实例分析选择‘分区（Partition）’弹出对话框如图4，选中‘使用分区变量分配个案（UsePartitionVariabletoAssignCases）’，然后选中变量partition到‘分区变量（PartitioningVariable）’中。多层感知器实例分析图4多层感知器实例分析单击‘输出（Output）’标签，弹出如图5选择‘ROC曲线（ROCCurve）’，‘累积增益曲线（CumulativeGainsChart）’，‘增益图（LiftChart）’，‘观察预测值（PrdictedbyObservedChart）’，去掉‘图表（Diagram）’。最后选择‘自变量重要性分析（IndependentVariableImportAnalysis）’选项栏。然后，单击‘确定（OK）’按钮进行分析。多层感知器实例分析图5多层感知器实例分析结果多层感知器实例分析多层感知器实例分析多层感知器实例分析多层感知器实例分析多层感知器实例分析谢谢观看！