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用SPSS的评分向导功能快速得出模型预测结果

发布时间:2021/06/03

了解过机器学习和深度学习原理的小伙伴们应该知道,它们的本质就是通过数据训练出具备一定准确率的模型,然后将要预测的数据输入到模型中,就可以得出预测结果。那么在IBM SPSS Statistics中,有没有类似的功能,能让我们快速应用训练好的模型,获得模型预测结果呢?

SPSS的评分向导就是这么一个应用模型预测结果的功能,我们一起来探索下它的使用方式。

一、生成模型

要使用SPSS的评分向导,我们首先需要先训练出一个算法模型,以简单的线性回归算法为例,我们准备好下图1的数据来训练线性回归模型。

图1:演示数据

点击【分析】--【回归】--【线性】,进入线性回归界面,然后在因变量处填写“时间”,块处填写“胆固醇”。

图2:填写线性回归设置

随后点击“保存”按钮,设置将模型导出到本地电脑的某个位置上,最后点击“继续”和“确定”,生成线性回归模型。

图3:设置保存模型

得到的线性回归模型结果如下图4所示,我们根据红色方框的系数位置可以得出一条线性回归公式:时间=90.605*胆固醇-207.243。

图4:线性回归结果

二、使用评分向导

训练好模型后,我们开始使用SPSS的评分向导功能来根据模型预测结果,首先需要准备好我们要预测的数据,如图5。

图5:要预测的数据

点击【实用程序】--【评分向导】,然后在评分向导中,点击“浏览”,找到上述步骤中训练好的模型,此时我们就可以看到模型的详细信息,包括了模型的方法、模型目标和预测变量。

图6:评分向导界面

点击下一步,SPSS会自动帮我们匹配到新数据中模型所需要的自变量信息,如本文中的胆固醇,具体界面见图7。

图7:自动匹配自变量

再次点击下一步,选择我们要的评分函数,一般来说必选预测值,标准误差是否选择看我们自己的需求,然后点击“完成”即可。

图8:选择评分函数

最后会得到如图9的预测数据,我们将胆固醇为2代入上方得到的模型公式中,手算得到的结果就是-26.03,这说明评分向导生成的预测结果是准确无误的。

图9:生成的预测结果

这就是关于使用评分向导功能,快速使用已有的数学模型,根据输入值,生成预测值的SPSS软件教程,上述的线性回归模型只是用于教学演示,评分向导功能还可用于更加复杂的模型预测中,这将大大提高我们的日常工作效率,以后我们就只需要专注于模型的训练就可以了。

作者署名:包纸

标签:spss模型预测

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