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SPSS神经网络径向基函数 SPSS神经网络预测模型结果分析

发布时间:2024-09-17 08: 00: 00

品牌型号:联想ThinkBook

系统:windows10 64位旗舰版

软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

SPSS是一款功能非常强大的数据统计分析软件,其内包含有聚类分析、描述分析、因子分析等多种分析方法,适用于各种不同的数据分析需求。为了让大家对SPSS有更深层次的了解,下面给大家详细讲解,SPSS神经网络径向基函数,以及SPSS神经网络预测模型结果分析。

一、SPSS神经网络径向基函数

SPSS神经网络径向基函数是SPSS中神经网络分析方法中的一种。这种方法往往应用到非线性数据集中,通过对变量值的预测生成预测模型。

其分析原理是数据集中的数据从同一个方向进行输出,经过输入节点、隐藏层,最后进入输出节点,在这个过程中,输入的数据集数据会映射输出关系,最终生成预测数据。

SPSS神经网络径向基函数也可以和其他的数据分析方法结合起来使用,让分析更精准,像是一些服务行业或者金融行业都能用到SPSS神经网络径向基函数。例如一些服务行业可以建立客户档案,通过SPSS神经网络径向基函数预测客户喜好,或者金融行业,根据个人信用,使用SPSS神经网络径向基函数预测个人是否存在欺诈等行为。

在统计分析中,SPSS神经网络径向基函数的应用范围还是比较广的,希望通过上述,能够让小伙伴们对此有更进一步的了解。

二、SPSS神经网络预测模型结果分析

在SPSS中,除了要会对数据集进行统计分析操作外,还需要能对分析结果进行解读。下面以神经网络预测模型结果为例,给大家详细介绍。

1.个案处理摘要表

在个案处理摘要表,可以看到样本训练比例达到了92.3%,检验比例是7.7%,训练占比较大。

个案处理摘要表
图1:个案处理摘要表

2.网络图

网络图从左到右看是输入层、隐含层和预测层,如果层与层之间的线条越来越粗,则表明预测的权重越大。

网络图
图2:网络图

3.分类表格

在神经网络预测模型结果中,分类表格是比较重要的,通过分类表格中的Unmarried和Married可以判断预测结果,这两个参数的值越大,说明预测的越好。。

分类表格
图3:分类表格

三、SPSS神经网络预测模型怎么做

有些小伙伴对SPSS神经网络预测模型没有听说过,或者了解的非常少,这就导致这部分小伙伴不知道在SPSS中如何进行神经网络预测模型分析。下面给大家详细神经网络预测模型分析的操作步骤。

1.准备好数据集,并将数据集导入到SPSS中。在菜单栏点击“分析”,依次点击“神经网络”-“径向基函数”。

选择“径向基函数”
图4:选择“径向基函数”

2.将左侧的名义变量、有序变量、标度变量分别移动到右侧的“因变量”、“因子”和“协变量”中。

移动变量
图5:移动变量

3.点击“输出”标签页,在窗口中选中“描述”、“图”、“模型摘要”和“分类结果”,点击“确定”按钮。

输出设置
图6:输出设置

4.完成以上操作,SPSS输出查看窗口,就会显示神经网络预测模型分析结果。

SPSS输出查看窗口
图7:SPSS输出查看窗口

总结:以上就是SPSS神经网络径向基函数,以及SPSS神经网络预测模型结果分析的全部内容。本文不仅给大家介绍了什么是SPSS神经网络径向基函数,还给大家讲解了如何看SPSS神经网络预测模型结果分析。同时,也给大家讲解了SPSS神经网络预测模型的分析步骤,希望能帮助到有需要的小伙伴。

 

作者:子楠

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标签:spss神经网络SPSS软件

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