神经网络原理
神经网络原理如下：
原理上，首先输入特征项X，即放入的自变量项，神经网络模型时，可将特征项X构建出‘伪特征’，比如输入的是性别、年龄、身高、体重等，其结合‘激活函数’构建出一些‘伪特征项’（即事实不存在，完全由模型构建的特征项，并且是无法解释的特征项），具体构建上，比如为线性激活函数时可直观理解为类似“y=1+2*x1+3*x2+4*x3+…”这样的函数）。并且构建‘伪特征项’可有多个层次（即‘隐层神经元’可以有多层，默认是1层），并且每个层次可以有多个神经元（默认是100）。最终由数学优化算法计算，得到输出，即预测项。
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的优劣，并且神经网络模型可用于特征重要性识别、数据预测使用，也或者训练好模型用于部署工程使用等。
可以使用SPSSAU进行操作：
神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的机器学习模型。它由多个称为神经元的单元组成，这些神经元通过连接权重相互连接。神经网络利用输入数据和这些连接权重来进行信息处理和模式识别。以下是神经网络的基本原理：
结构：神经网络由多个层级组成，包括输入层、隐藏层（可以有多个）和输出层。输入层接收外部输入数据，输出层产生最终的预测结果或输出。隐藏层位于输入层和输出层之间，其中每个隐藏层由多个神经元组成。
神经元：神经网络的基本单元是神经元。每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过连接权重对这些输入进行加权求和。然后，应用一个激活函数来确定神经元的输出。激活函数可以是简单的阈值函数、Sigmoid函数、ReLU函数等，用于引入非线性特性。
前向传播：神经网络的前向传播是指从输入层到输出层的信息传递过程。输入数据通过网络中的连接和加权求和，逐层传递到输出层，最终生成预测结果。
反向传播：反向传播是神经网络用于训练和调整连接权重的过程。它基于损失函数来度量预测结果与真实标签之间的误差。通过计算误差梯度，反向传播将误差从输出层向后传播到隐藏层和输入层，然后根据梯度更新连接权重，以减小误差。
训练：神经网络的训练是通过不断迭代前向传播和反向传播来调整连接权重，以使网络的预测结果与真实标签更加接近。常用的训练算法包括梯度下降和其变体，以最小化损失函数。
通过逐渐调整连接权重，神经网络能够学习到输入数据中的模式和特征，从而实现识别、分类、预测等任务。它在各个领域中都有广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
