spss20神經網路實例教程

Ⅰ SPSS怎麼操作神經網路

在clementine裡面繪圖

Ⅱ 用spss的神經網路模型，如何用已經建好的模型，輸入自變數後預測因變數，用的是多層感知器

不知道你要怎樣比較預測值和真實值，比如計算一下殘差值，或者計算一下均方誤差之類？回 在Linear Regression對話框，點Save按鈕，答會出現Linear Regression: Save對話框，在Predicted Values（預測值）和Resials（殘差）欄都選Unstandardized，會在數據表中輸出預測值和殘差，然後你想怎麼比較都行。 判斷模型是否有預測能力，其實就是模型檢驗，模型檢驗除了統計意義上的檢驗，還有實際意義上的檢驗，就是檢驗是否跟事實相符，比如收入與消費應該是正相關的，如果消費為被解釋變數、收入為解釋變數，如果收入的系數小於零，那肯定是不對的。 統計意義上的檢驗，包括參數的T檢驗，方程的F檢驗，還要檢驗殘差是否白雜訊。 檢驗模型是否具有外推預測能力，還可以這樣做：比如，你收集了一個容量為50的樣本，你可以用其中的48個樣本點估計模型，然後估計另兩個樣本點，把估計值跟實際值做一個比較。

Ⅲ SPSS統計分析案例:多層感知器神經網路

SPSS統計分析案例:多層感知器神經網路
神經網路模型起源於對人類大腦思維模式的研究，它是一個非線性的數據建模工具， 由輸入層和輸出層、 一個或者多個隱藏層構成神經元，神經元之間的連接賦予相關的權重， 訓練學習演算法在迭代過程中不斷調整這些權重，從而使得預測誤差最小化並給出預測精度。
在SPSS神經網路中，包括多層感知器（MLP）和徑向基函數（RBF）兩種方法。
本期主要學習多層感知器神經網路，要把它講清楚是比較困難的，為了能直觀感受它的功能，首先以一個案例開始，最後再總結知識。
案例數據
該數據文件涉及某銀行在降低貸款拖欠率方面的舉措。該文件包含 700 位過去曾獲得貸款的客戶財務和人口統計信息。請使用這 700 名客戶的隨機樣本創建多層感知器神經網路模型。銀行需要此模型對新的客戶數據按高或低信用風險對他們進行分類。
第一次分析：菜單參數
要運行「多層感知器」分析，請從菜單中選擇：
分析 > 神經網路 > 多層感知器
如上圖所示，MLP主面板共有8個選項卡，至少需要設置其中"變數"、"分區"、"輸出"、"保存"、"導出"等5個選項卡，其他接受軟體默認設置。
▌ "變數"選項卡
將"是否拖欠"移入因變數框；
將分類變數"學歷"移入因子框，其他數值變數移入"協變數"框；
因各協變數量綱不同，選擇"標准化"處理；
▌ "分區"選項卡
在此之前，首先在 "轉換 > 隨機數生成器"菜單中設置隨機數固定種子為9191972（此處同SPSS官方文檔，用戶可以自由設定），因為"分區"選項卡中，要求對原始數據文件進行隨機化抽樣，將數據劃分為"訓練樣本"、"支持樣本"、"檢驗樣本"3個區塊，為了隨機過程可重復，所以此處指定固定種子一枚；
初次建模，先抽樣70%作為訓練樣本，用於完成自學習構建神經網路模型，30%作為支持樣本，用於評估所建立模型的性能，暫不分配檢驗樣本；
▌ "輸出"選項卡
勾選"描述"、"圖"；
勾選"模型摘要"、"分類結果"、"預測實測圖"；
勾選"個案處理摘要"；
構成"自變數重要性分析"；
這是第一次嘗試性的分析，主要參數設置如上，其他選項卡接受軟體默認設置，最後返回主面板，點擊"確定"按鈕，軟體開始執行MLP過程。
第一次分析產生的結果：
主要看重點的結果，依次如下：
個案處理摘要表，700個貸款客戶的記錄，其中480個客戶被分配到訓練樣本，佔比68.6%，另外220個客戶分配為支持樣本。
模型摘要表，首次構建的MLP神經網路模型其不正確預測百分比為12.7%，獨立的支持樣本檢驗模型的不正確百分比為20.9%，提示"超出最大時程數"，模型非正常規則中止，顯示有過度學習的嫌疑。
判斷：首次建立的模型需要預防過度訓練。
第二次分析：菜單參數
首次分析懷疑訓練過度，所以第二次分析主要是新增檢驗樣本以及輸出最終的模型結果。
運行「多層感知器」分析，請從菜單中選擇：
分析 > 神經網路 > 多層感知器
▌ "分區"選項卡
對樣本進行重新分配，總700樣本，支持樣本繼續30%，訓練樣本由原來的70%縮減至50%，另外的20%分配給獨立的檢驗樣本空間；
▌ "保存"選項卡
保存每個因變數的預測值或類別；
保存每個因變數的預測擬概率；
▌ "導出"選項卡
將突觸權重估算值導出到XML文件；
給XML模型文件起名並制定存放路徑；
其他選項卡的操作和第一次分析保持一致。返回主面板，點擊"確定"開始執行第二次分析。
第一次分析產生的結果：
總樣本在3個分區的分配比例。
MLP神經網路圖，模型包括1個輸入層、1個隱藏層和1個輸出層，輸入層神經元個數12個，隱藏層9個，輸出層2個。
模型摘要表，模型誤差在1個連續步驟中未出現優化減少現象，模型按預定中止。模型在3個分區中的不正確預測百分比較接近。
模型分類表，軟體默認採用0.5作為正確和錯誤的概率分界，將3大分區樣本的正確率進行交叉對比，顯示出預測為NO，即預測為不拖欠的概率高於拖欠，模型對有拖欠的貸款客戶風險識別能力較低。
預測-實測圖，按照貸款客戶是否拖欠與預測結果進行分組，縱坐標為預測概率。以0.5為分界時，對優質客戶的識別效果較好，但是有較大的概率在識別有拖欠客戶上出錯。
顯然以0.5作為分界並不是最優解，可以嘗試將分界下移至0.3左右，此操作會使第四個箱圖中大量欠貸客戶正確地重新分類為欠貸者，提高風險識別能力。
自變數重要性圖，重要性圖為重要性表格中值的條形圖，以重要性值降序排序。其顯示與客戶穩定性（employ、address）和負債（creddebt、debtinc）相關的變數對於網路如何對客戶進行分類有重大影響；
最後來看導出的XML模型文件：
以XML文件存儲了第二次構建的MLP神經網路模型，可以用於新客戶的分類和風險識別。
新客戶分類
假設現在有150名新客戶，現在需要採用此前建立的模型，對這些客戶進行快速的風險分類和識別。
打開新客戶數據，菜單中選擇：
實用程序 > 評分向導
型"XML文件，點擊"下一步"：
檢查新數據文件變數的定義是否准確。下一步。
選擇輸出"預測類別的概率"、"預測值"。完成。
新客戶數據文件新增3列，分別給出每一個新客戶的預測概率和風險分類（是否欠貸）。
多層感知器神經網路 總結
一種前饋式有監督的學習技術；
多層感知器可以發現極為復雜的關系；
如果因變數是分類型，神經網路會根據輸入數據，將記錄劃分為最適合的類別；
如果因變數是連續型，神將網路預測的連續值是輸入數據的某個連續函數；
建議創建訓練-檢驗-支持三個分區，網路訓練學習將更有效；
可將模型導出成 XML 格式對新的數據進行打分；

Ⅳ SPSS中文視頻教程下載地址

第一個
SPSS視頻教程（經典講解+案例分析 共8大部分）（中文版）flash格式（swf） 大小為453M（解壓後）這個視頻教程的下載地址為：http://item.taobao.com/auction/item_detail-db1-.htm

非常好的教程，是我見過最好的spss視頻教程，還是中文的！

第二個
SPSS視頻教程（共39講 中文講解版） spss視頻教學
下載地址：http://item.taobao.com/auction/item_detail-0db2-.jhtml

Ⅳ 怎麼用spss神經網路來分類數據

用spss神經網路分類數據方法如下：

神經網路演算法能夠通過大量的歷史數據，逐步建立和完善輸入變數到輸出結果之間的發展路徑，也就是神經網路，在這個神經網路中，每條神經的建立以及神經的粗細（權重）都是經過大量歷史數據訓練得到的，數據越多，神經網路就越接近真實。神經網路建立後，就能夠通過不同的輸入變數值，預測輸出結果。例如，銀行能夠通過歷史申請貸款的客戶資料，建立一個神經網路模型，用於預測以後申請貸款客戶的違約情況，做出是否貸款給該客戶的決策。本篇文章將用一個具體銀行案例數據，介紹如何使用SPSS建立神經網路模型，用於判斷將來申請貸款者的還款能力。

選取歷史數據建立模型，一般會將歷史數據分成兩大部分：訓練集和驗證集，很多分析者會直接按照數據順序將前70%的數據作為訓練集，後30%的數據作為驗證集。如果數據之間可以證明是相互獨立的，這樣的做法沒有問題，但是在數據收集的過程中，收集的數據往往不會是完全獨立的（變數之間的相關關系可能沒有被分析者發現）。因此，通常的做法是用隨機數發生器來將歷史數據隨機分成兩部分，這樣就能夠盡量避免相同屬性的數據被歸類到一個數據集當中，使得建立的模型效果能夠更加優秀。

在具體介紹如何使用SPSS軟體建立神經網路模型的案例之前，先介紹SPSS的另外一個功能：隨機數發生器。SPSS的隨機數發生器常數的隨機數據不是真正的隨機數，而是偽隨機數。偽隨機數是由演算法計算得出的，因此是可以預測的。當隨機種子（演算法參數）相同時，對於同一個隨機函數，得出的隨機數集合是完全相同的。與偽隨機數對應的是真隨機數，它是真正的隨機數，無法預測也沒有周期性。目前大部分晶元廠商都集成了硬體隨機數發生器，例如有一種熱雜訊隨機數發生器，它的原理是利用由導體中電子的熱震動引起的熱雜訊信號，作為隨機數種子。

Ⅵ 急問求助。用spss我已經分析好了神經網路模型。如何調用它，輸如其他因變數，輸出自變數的值

1. 你說錯了吧？ 應該是輸入自變數，輸出因變數。

2. 如果你想在當前打開的文件中，再輸版入數據，進行權預測值的輸出，應該先輸入好自變數，保持因變數欄位空缺，再進行一次分析模型（參數不要做任何改變）。

3. 如果你是想在新的文件中進行預測，那就先把模型導出為xml文件。然後打開新數據，然後在『實用程序』下的菜單欄里點擊'評分向導'，把原先保存下來的xml文件導入進來，進行預測。--這個做法和其他模型的使用是一樣的。

Ⅶ 怎麼用spss分析數據

1、選取在理論上有一定關系的兩個變數，如用X，Y表示，數據輸入到SPSS中。

Ⅷ spss的使用方法和教程

1、打開SPSS軟體後點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數據文件。
2、接下來就是開始做回歸分析建立模型，研究其變化趨勢，因為回歸分析分為線性回歸和非線性回歸，分析它們的辦法是不同的，所以先要把握它們的變化趨勢，可以畫散點圖，點擊【圖形】---【舊對話框】---【散點/點狀】。
3、選擇【簡單分布】，並點擊【定義】，這種散點圖是我們常見的，而其他幾種都比較復雜，用到這兒就把簡單問題復雜化了。
4、在接下來的彈出框中設置x軸和y軸，然後點擊確定，其他都不要管，然後得到散點圖，可以看出x軸和y軸明顯呈線性關系，所以接下來的回歸分析就要用線性回歸方法，假設圖像呈曲線就需要選擇曲線擬合的方法。
5、點擊【分析】---【回歸】---【線性】，在彈出的線性回歸框中設置自變數和因變數，其他的選項用默認設置即可，其他的選項只是用來更加精確地去優化模型。
6、接下來就是結果分析了，一共在輸出文檔中彈出了四張表其中【系數表】就是所求出來的模型，根據B列寫出函數表達式，這道題就是y=1.594x+26.659，sig均小於0.05表示自變數對因變數有顯著影響。
7、【Anova表】表示分析結果，主要看的是F和Sig值，F值對應的Sig值小於0.05就可以認為回歸方程是有用的，【模型匯總表】中R表示擬合優度，值越接近1表示模型越好。