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神经网络
使用这两种方法的任何一种，可以将数据拆 分成训练集、测试集、验证集。
训练集用来估计网络参数。 测试集用来防止过度训练。 验证样本用来单独评估最终的网络，它p将pt课件应
用于整个数据集和新数据。
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案例1
数据集bankloan.sav 利用此数据集中有效的700个样本数据来创建
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神经网络
在许多领域，都可以将神经网络和其他统计分 析结合起来，获得更深入、清晰的洞察力。
例如在市场研究领域，可以建立客户档案发现 客户的偏好；在数据库营销领域，可以进行客 户细分，优化市场活动的响应。
在金融分析方面，可用神经网络分析申请ppt课人件 的 信用状况，探测可能的欺诈。在运营分析方面， 也可以管理现金流、优化供应链。此外，在科 学和医疗方面的应用包括预测医疗费用、医疗 结果分析、预测住院时间等。
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区别
感知器特别适合简单的模式分类问题，通过对 权值的训练，可以使感知器神经元的输出能代 表对输入模式进行分类。
感知器的学习规则主要通过调整网络层的权值 和阙值以便对输入向量进行正确归类；训练规 则则通过仿真和训练得到最优的权值和阙pp值t课件。
基于局部逼近网络的径向基函数只需对少量权 值进行调整，所以该法在逼近能力、分类能力 和学习速度上优于全局逼近网络。
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神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径 向基函数（RBF）两种方法。
都是有监督的学习技术－即都根据输入的数据映 射出关系。都采用前馈结构，即数据从一个方向 进入，通过输入节点、隐藏层最后进入输出节点。
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对过程的选择受输入数据的类型和网络的复杂程 度影响。此外，MLP可以发现更复杂的关系，径 向基函数RBF的速度更快。
（Random Number Generators） 设置起点（Set Starting Point ）---选ppt课中件
‘固定值（Fixed Value）’ ---填入9191972 确定（OK）。
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多层感知器实例分析
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多层感知器实例分析
将创建分区变量，用于精确的重新创建哪些 用于分析的样本；
debtinc，creddebt，othdebt到协变量 ppt课件
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多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，
选择‘ROC曲线’，‘累积增益曲线’， ‘增益图’，‘观察预测值’，去掉‘图表’
最后选择‘自变量重要性分析’选项栏。
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发展历史
人工神经网络ANN,简称为神经网络 Artificial Neural Networks 是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算
系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的 抽象和模拟。 网络上的每个结点相当于一个神经元，可以记忆pp、t课件 处理一定的信息，并与其他结点并行工作。 起源于20世纪40年代心理学家和数学家共同提出 90年代以来与模糊技术、遗传算法、进化计算等智 能方法结合方向发展。
解决方案： 指定一个检验样本来保持网络正常运行
我们可以通过计算变量来分配训练样本中的 一部分为检验样本
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第二次分析
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分析
设置大于0的进行重新分区
使得约20%取值为0；80%的取值为1
整体上，大约
以前获得过贷款的客户0.7*0.8=0.56作为训
练样本
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0.7*0.2=0.14作为检验样本
原来的保持样本还都在
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因为达到了错误未减少，所以估计算法停止。表 明超额训练通过添加一个测试样本得到了解决
转换--计算变量，在目标变量中填入变量名 partition，然后在数学表达式填入计算表达 式2*RV.BERNOULLI(0.7)-1，
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用于产生bernoulli分布数据，数据集名称为 partition
正值大约占70%，为训练样本； 负值大约占30%，为保持样本；0分配给检验样本，
单击‘确定（OK）’进行分析。
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多层感知器实例分析
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个案处理摘要显示499个分配给训练样本， 201个分配给保持样本，150个为潜在 单位数包括
协变量和因 子的类别数
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多层感知器实例分析
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因为达到了最大时程数，所以估计算法停止。
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SPSS—神经网络
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神经网络
神经网络是一个非线性的数据建模工具集合， 它包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。
神经元之间的连接赋予相关的权重，训练算法
在迭代过程中不断调整这些权重，从而使得预
测误差最小化并给出预测精度。
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您可以设置网络的训练条件，从而控制训练的 停止条件以及网络结构，或者让算法自动选择 最优的网络结构。
理想情况下应该是因为错误才收敛，这提出了
进一步检查的意见。
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多层感知器实例分析
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总体来说你的模型有七五成的正确率。 24
矫正超额训练
观察到支持样本在预测实际拖欠贷款的客户 时表现相对较差
支持样本45.8%正确；训练样本59.7%正确 怀疑网络可能超额训练；其根据随机变化搜
寻显示在培训数据中虚假模式 ppt课件
一个多层感知器的神经网络模型 并利用创建的模型来分析余下的缺失数据150
个调查用户的信用记录 ppt课件
用来观察这些用户的信用好坏。
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数据库
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多层感知器实例分析
缺失值150，即为潜在客户群 首先产生随机数来选择样本数据集 转换（Transform）---随机数生成器
本次没有。 13
多层感知器实例分析
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多层感知器实例分析
分析--神经网络Neural Network-多层感知器 Multilayer Perceptron
选择变量Previously Default到因变量, 选择变量Level education到因子。 选择变量age，employ，address，income，