怎么用spss神经网络来分类数据
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用spss神经网络分类数据方法如下:
神经网络算法能够通过大量的历史数据,逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径,也就是神经网络,在这个神经网络中,每条神经的建立以及神经的粗细(权重)都是经过大量历史数据训练得到的,数据越多,神经网络就越接近真实。神经网络建立后,就能够通过不同的输入变量值,预测输出结果。例如,银行能够通过历史申请贷款的客户资料,建立一个神经网络模型,用于预测以后申请贷款客户的违约情况,做出是否贷款给该客户的决策。本篇文章将用一个具体银行案例数据,介绍如何使用SPSS建立神经网络模型,用于判断将来申请贷款者的还款能力。
选取历史数据建立模型,一般会将历史数据分成两大部分:训练集和验证集,很多分析者会直接按照数据顺序将前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为验证集。如果数据之间可以证明是相互独立的,这样的做法没有问题,但是在数据收集的过程中,收集的数据往往不会是完全独立的(变量之间的相关关系可能没有被分析者发现)。因此,通常的做法是用随机数发生器来将历史数据随机分成两部分,这样就能够尽量避免相同属性的数据被归类到一个数据集当中,使得建立的模型效果能够更加优秀。
在具体介绍如何使用SPSS软件建立神经网络模型的案例之前,先介绍SPSS的另外一个功能:随机数发生器。SPSS的随机数发生器常数的随机数据不是真正的随机数,而是伪随机数。伪随机数是由算法计算得出的,因此是可以预测的。当随机种子(算法参数)相同时,对于同一个随机函数,得出的随机数集合是完全相同的。与伪随机数对应的是真随机数,它是真正的随机数,无法预测也没有周期性。目前大部分芯片厂商都集成了硬件随机数发生器,例如有一种热噪声随机数发生器,它的原理是利用由导体中电子的热震动引起的热噪声信号,作为随机数种子。
神经网络算法能够通过大量的历史数据,逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径,也就是神经网络,在这个神经网络中,每条神经的建立以及神经的粗细(权重)都是经过大量历史数据训练得到的,数据越多,神经网络就越接近真实。神经网络建立后,就能够通过不同的输入变量值,预测输出结果。例如,银行能够通过历史申请贷款的客户资料,建立一个神经网络模型,用于预测以后申请贷款客户的违约情况,做出是否贷款给该客户的决策。本篇文章将用一个具体银行案例数据,介绍如何使用SPSS建立神经网络模型,用于判断将来申请贷款者的还款能力。
选取历史数据建立模型,一般会将历史数据分成两大部分:训练集和验证集,很多分析者会直接按照数据顺序将前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为验证集。如果数据之间可以证明是相互独立的,这样的做法没有问题,但是在数据收集的过程中,收集的数据往往不会是完全独立的(变量之间的相关关系可能没有被分析者发现)。因此,通常的做法是用随机数发生器来将历史数据随机分成两部分,这样就能够尽量避免相同属性的数据被归类到一个数据集当中,使得建立的模型效果能够更加优秀。
在具体介绍如何使用SPSS软件建立神经网络模型的案例之前,先介绍SPSS的另外一个功能:随机数发生器。SPSS的随机数发生器常数的随机数据不是真正的随机数,而是伪随机数。伪随机数是由算法计算得出的,因此是可以预测的。当随机种子(算法参数)相同时,对于同一个随机函数,得出的随机数集合是完全相同的。与伪随机数对应的是真随机数,它是真正的随机数,无法预测也没有周期性。目前大部分芯片厂商都集成了硬件随机数发生器,例如有一种热噪声随机数发生器,它的原理是利用由导体中电子的热震动引起的热噪声信号,作为随机数种子。
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