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用spss進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

利用SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類的方法是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過大量的歷史數(shù)據(jù)，逐步建立和完善輸入變量與輸出結(jié)果之間的發(fā)展路徑，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的厚度（權(quán)值）都是由大量的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成。數(shù)據(jù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越多，互聯(lián)網(wǎng)就越接近現(xiàn)實(shí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立后，可以通過不同的輸入變量值對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，銀行可以根據(jù)客戶申請(qǐng)貸款的歷史數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用來預(yù)測(cè)未來客戶申請(qǐng)貸款的違約情況，并做出是否向客戶貸款的決策。本文介紹了如何利用SPSS軟件建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用一個(gè)具體的銀行案例數(shù)據(jù)來判斷未來借款人的還款能力。在選擇歷史數(shù)據(jù)建立模型時(shí)，一般將歷史數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集兩部分。許多分析師會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)順序直接使用前70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，最后30%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集。如果能證明這些數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，就沒有問題。然而，在數(shù)據(jù)收集的過程中，收集到的數(shù)據(jù)并不是完全獨(dú)立的（分析員可能找不到變量之間的相關(guān)性）。因此，通常的做法是使用隨機(jī)數(shù)生成器將歷史數(shù)據(jù)隨機(jī)分成兩部分，盡量避免將屬性相同的數(shù)據(jù)歸為一個(gè)數(shù)據(jù)集，從而使模型的效果更好。

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SPSS主要有兩個(gè)產(chǎn)品：統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘建模器

1。如果你想學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析，我推薦張文同的系列文章如下：

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