spss神经网络预测模型 用spss进行神经网络？

用spss进行神经网络？

利用SPSS神经网络进行数据分类的方法是：神经网络算法通过大量的历史数据，逐步建立和完善输入变量与输出结果之间的发展路径，即神经网络。在该神经网络中，每个神经网络的建立和神经网络的厚度（权值）都是由大量的历史数据训练而成。数据越多，神经网络越多，互联网就越接近现实。神经网络建立后，可以通过不同的输入变量值对输出结果进行预测。例如，银行可以根据客户申请贷款的历史数据建立神经网络模型，用来预测未来客户申请贷款的违约情况，并做出是否向客户贷款的决策。本文介绍了如何利用SPSS软件建立一个神经网络模型，利用一个具体的银行案例数据来判断未来借款人的还款能力。在选择历史数据建立模型时，一般将历史数据分为训练集和验证集两部分。许多分析师会根据数据顺序直接使用前70%的数据作为训练集，最后30%的数据作为验证集。如果能证明这些数据相互独立，就没有问题。然而，在数据收集的过程中，收集到的数据并不是完全独立的（分析员可能找不到变量之间的相关性）。因此，通常的做法是使用随机数生成器将历史数据随机分成两部分，尽量避免将属性相同的数据归为一个数据集，从而使模型的效果更好。

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