如何使用 SPSS 神經網路對資料進行分類

使用SPSS神經網路對資料進行分類的方法如下：

神經網路演算法可以通過大量的歷史資料，逐步建立和完善輸入變數和輸出結果之間的發展路徑，即神經網路，其中每條神經的建立和神經的粗細（權重）都是由大量的歷史資料訓練的，資料越多，神經網路就越接近現實。 一旦神經網路建立起來，它就能夠輸出具有不同輸入變數值的結果。 例如，銀行可以基於申請貸款的歷史客戶資訊構建神經網路模型，該模型可用於決定將來是否向客戶貸款。

在本文中，我們將以乙個具體的銀行案例來介紹如何使用SPSS構建神經網路模型，以確定未來貸款申請人的還款能力。

在選擇歷史資料構建模型時，歷史資料一般分為訓練集和驗證集兩部分，很多分析師會根據資料順序直接使用前70%的資料作為訓練集，最後30%的資料作為驗證集。 如果資料可以證明彼此獨立，這很好，但在資料收集過程中，收集的資料往往不是完全獨立的（變數之間的相關性可能無法被分析師發現）。

因此，通常的做法是使用隨機數生成器將歷史資料隨機分為兩部分，從而盡可能避免將屬性相同的資料分類到資料集中，這樣建立的模型才能更加有效。

在介紹如何使用 SPSS 軟體構建神經網路模型的示例之前，我們先介紹一下 SPSS 的另乙個功能：隨機數生成器。 SPSS的隨機數生成常數的隨機資料不是真隨機數，而是偽隨機數。

偽隨機數是通過演算法計算的，因此是可能的。 當隨機種子（演算法引數）相同時，對於相同的隨機函式，生成的隨機數集完全相同。 偽隨機數的對應物是真隨機數，它是真隨機數，不能是**，也沒有週期性。

目前，大多數晶元廠商都整合了硬體隨機數發生器，例如，有一種熱雜訊隨機數發生器，它利用導體中電子的熱振動引起的熱雜訊訊號作為隨機數種子。

我不能只是訓練，我和克萊門汀一起做，我為別人做了很多這種資料分析。