spss神经网络模型案例 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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SPSS主要有两个产品:统计分析统计学和数据挖掘建模器
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