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  • spss 神经网络ptf教程

    2010-01-27 10:43:53
    spss 神经网络教程,很好用放心下载。
  • 标准化处理对于神经网络算法在实操中的运用,我们通常要对数据进行标准化处理以消除数据之间的量纲关系,方便数据之间进行很好的比较。步骤:描述—将标准化值另存为变量打开原数据,这样我们就可以得到标准化以后的...

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    作者:王帅    封面:吉江

    1.标准化处理

    对于神经网络算法在实操中的运用,我们通常要对数据进行标准化处理以消除数据之间的量纲关系,方便数据之间进行很好的比较。

    步骤:描述—将标准化值另存为变量

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    打开原数据,这样我们就可以得到标准化以后的数据。限于篇幅,仅展示部分:

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    2.神经网络的实现

    (1)步骤:分析—神经网络—多层感知器—选定因变量、因子(一般为分类变量)、协变量。

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    (2)分区处可以看到spss对于样本训练集和测试集的划分

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    spss将样本数据划分为训练样本和测试样本,比例分别为70%,30%

    (3)在输出处,可以将以下选项都选上,方便后文的分析

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    (4)在保存处将预测值选上

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    以上四个步骤是主要的,其余皆为默认选项即可。

    3.模型关注点

    (1)处理摘要

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    从上图中可以看出,训练集比例为70%,测试集(检验集)比例为30%

    (2)网络信息

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    从这个表格中我们可以知道输入层、隐含层、输出层的基本信息。

    (3)网络图

    从左到右,第1列为输入层,第2列为隐含层,第3列为输出层,也即是我们想要去预测的变量。

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    (4)模型摘要与分类表

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    从模型摘要中可以看出,训练集的错误比率为16.4%,测试集的错误比率为15.8%

    从分类表中可以看出,训练集的正确率为83.6%,测试集的正确率为84.2%

    因此,神经网络模型对于样本的预测能力较强。

    (5)ROC曲线图

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    关于ROC曲线,我们主要关注曲线下方的区域(也叫做曲线下方的面积),总面积为1,模型中01的区域面积都为0.7,表明模型预测能力较好。

    (6)变量重要性(在实务中很重要!)

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    从变量重要性程度可以看出,在本次模型预测中,模型认为int_rateloan_to_income这两个变量比较重要;employmentgrade这两个变量其次,fico_scoredebt_to_incomehome这三个变量的重要性程度不是很明显。

    以上就是神经网络算法在spss中的实现步骤以及关键信息的解读。此外,我们也可以在spss数据表格中看到我们通过神经网络算法得出的预测值,限于篇幅,仅展示部分:

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    注:关注公众号,回复20191202即可获取案例数据

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  • SPSS神经网络心得(一)

    万次阅读 2013-12-25 21:04:14
    SPSS神经网络,是一个非线性的数据建模工具集合,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。包括...

    SPSS神经网络,是一个非线性的数据建模工具集合,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。包括多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)两种方法。本人只研究了多层感知器的方法。

    使用SPSS神经网络,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网络。

    多层感知器(MLP)

    MLP通过多层感知器来拟合神经网络。多层感知器是一个前馈式有监督的结构。它可以包含多个隐藏层、一个或者多个因变量。


    变量

    因变量:在函数关系式中,某特定的数会随一个(或几个)变动的数的变动而变动。

    协变量:在实验的设计中,协变量是一个独立变量(解释变量),不为实验者所操纵,但仍影响实验结果。协变量可以进行重标度:标准化(A)、标准化、调整标准化。

    • 标准化(A)。 减去均值并除以标准差,(x−均值)/s。
    • 标准化。 减去均值并除以范围,(x−min)/(max−min)。标准化值介于 0 和 1 之间。
    • 调整标准化。 减去最小值并除以范围所得到的调整版本,[2*(x−min)/(max−min)]−1。调整的标准化值介于 −1 和 1 之间。


    分区

    分区数据集。 此组指定将活动数据集划分为训练集、测试集或验证集的方法。训练集包含用于训练神经网络的数据记录;数据集中的某些个案百分比必须分配给训练样本以获得一个模型。测试集是一个用于跟踪训练过程中的错误以防止超额训练的独立数据记录集。强烈建议您创建一个训练集,并且如果测试集小于训练集,网络训练通常最高效。验证集是另一个用于评估最终神经网络的独立数据记录集。
    • 根据个案的相对数量随机分配个案。 指定随机分配到每个样本(训练、测试和验证)的个案的相对数量(比率)。% 列根据您已经指定的相对数量,报告将被分配到每个样本的个案的百分比。
    例如,指定 7、3、0 作为训练、检验和坚持样本的相对数量对应于 70%、30% 和 0%。指定 2、1、1 作为相对数量对应 50%、25% 和 25%;1、1、1 对应将数据集在训练、检验和坚持中分为相等的三部分。
    • 使用分区变量分配个案。 指定一个将活动数据集中的每个个案分配到训练、检验和坚持样本中的数值变量。变量为正值的个案被分配到训练集中,值为 0 的个案被分配到测试集中,而负值个案被分配到验证集中。具有系统缺失值的个案会从分析中排除。分区变量的任何用户缺失值始终视为有效。


    体系结构

    “体系结构”选项卡用于指定网络结构。该过程可以自动选择“最佳”体系结构,或者也可以指定自定义体系结构。

    隐藏层
    隐藏层包含无法观察的网络节点(单位)。每个隐藏单位是一个输入权重总和的函数。该函数是激活函数,而且权重值由估计算法确定。如果网络包含第二个隐藏层,第二个层中的每个隐藏单位是第一个隐藏层中权重之和的函数。两个层使用相同激活函数。
    隐藏层数. 一个多层感知器可以有一个或两个隐藏层。
    激活函数. 激活函数将某个层中的单位的加权和“关联”到下一层的单位值。
    • 双曲正切。 此函数格式:γ(c) = 此函数格式:γ(c) =>

    • Sigmoid。 此函数格式:γ(c) = 1/(1+e^(−c))。其取实数值参数并将其变换到(0、1)范围。
    单位数. 可以明确指定或由估计算法自动确定每个隐藏层中的单元数。


    输出层
    输出层包含目标(因)变量。
    激活函数.激活函数将某个层中的单位的加权和“关联”到下一层的单位值。
    • 恒等。 此函数格式:γ(c) = c。其取实数值参数并且其返回值保持不变。使用自动体系结构选择时,如果存在刻度因变量,则此为输出层中所有单位的激活函数。
    • Softmax。 其取实数值参数的矢量,并将其变换到元素介于(0、1)范围的矢量,和为 1。只有所有因变量是分类变量时,才可以使用 Softmax。使用自动体系结构选择时,如果所有因变量是分类变量,此为输出层中所有单位的激活函数。
    • 双曲正切
    • Sigmoid


    尺度因变量重标度。 至少选择一个刻度因变量时才可以使用这些控制。

    如果输出层使用 sigmoid 激活函数,则此为刻度因变量所需的重标度方法。修正值选项指定一个较小数字 ε,并将其作为修正值应用于重标度公式中;此修正值确保所有重标度因变量值介于激活函数范围。具体来说,当 x 取最小值和最大值时,未修正的公式中的值 0 和 1 将定义 sigmoid 函数的范围限制,但是不介于该范围之内。修正公式为 [x−(min−ε)]/[(max+ε)−(min−ε)]。请指定大于等于 0 的数。

    如果输出层使用双曲正切激活函数,则此为刻度因变量所需的重标度方法。修正值选项指定一个较小数字 ε,并将其作为修正值应用于重标度公式中;此修正值确保所有重标度因变量值介于激活函数范围。具体来说,当 x 取最小值和最大值时,未修正的公式中的值− 1 和 1 将定义双曲正切函数的范围限制,但是不介于该范围之内。修正公式为 {2*[(x−(min−ε))/((max+ε)−(min−ε))]}−1。指定一个大于或等于 0 的数字。


    培训 
    “培训”选项卡用于指定如何培训网络。培训的类型和优化算法确定哪个培训选项可用。

    培训类型。 培训类型确定网络如何处理记录。从下列培训类型中选择:
    • 批处理。 只有传递所有培训数据记录之后才能更新键结值;也就是说,批处理培训使用培训数据集中所有记录信息。批处理培训通常为首选方法,因为它直接使总误差最小;然而,批处理培训可能需要多次更新权重,直至满足其中一条中止规则,因此可能需要传递数据多次。其对于“较小”数据集最有用。
    • 在线。 在每一个培训数据记录之后更新键结值;也就是说,在线培训一次使用一个记录信息。在线培训连续获取记录并更新权重,直至满足其中一条中止规则。如果一次使用所有记录,而且不满足任何中止规则,那么该过程通过循环数据记录继续。对于与预测变量相关的“较大”数据集,在线培训要优于批处理;也就是说,如果有许多记录和输入,并且其值之间不相互独立,那么在线培训可以比批处理培训更快获取一个合理答案。
    • 袖珍型批处理。 将培训数据记录划分到大小近似相等的组中,然后在传递一组之后更新键结值;也就是说,袖珍型批处理培训使用一组记录信息。然后,如果需要,该过程循环数据组。袖珍型批处理培训提供介于批处理培训和在线培训之间的折中方法,它可能最适于“中型”数据集。该过程可以自动确定每个袖珍型批处理培训记录的数目,或者您可以指定一个大于 1 并小于或等于将存储到内存的个案的最大数目的整数。您可以在选项选项卡上设置将存储到内存的个案最大数目。

    优化算法。
     这是一种用于估计键结值的方法。
    • 调整的共轭梯度。 使用共轭梯度方法对齐的假设仅应用于批处理培训类型,所以此方法不适用于在线培训或袖珍型批处理培训。
    • 梯度下降。 此方法需与在线培训或袖珍型批处理培训共同使用;也可以与批处理培训共同使用。


    培训选项。 该培训选项允许您细微调整优化算法。您一般无需更改这些设置,除非网络出现估计问题。


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  • SPSS神经网络心得(二)

    万次阅读 2013-12-25 21:28:32
    这个部分为SPSS神经网络处理输出和保存的一些要点。 输出 网络结构。 显示与神经网络有关的摘要信息。 • 描述。 显示与神经网络有关的信息,包括因变量、输入和输出单位数目、隐藏层和单位数目及激活函数。 • 图表...

    这个部分为SPSS神经网络处理输出和保存的一些要点。

    输出

    网络结构。 显示与神经网络有关的摘要信息。
    • 描述。 显示与神经网络有关的信息,包括因变量、输入和输出单位数目、隐藏层和单位数目及激活函数。

    • 图表。 将神经网络图表作为不可编辑图表显示。请注意,随着协变量数目和因子级别的增加,图表变得更加难于解释。

    • 键结值。 显示表明给定层中的单位与以下层中的单位之间关系的系数估计值。键结值以培训样本为基础,即使活动数据集已划分为培训数据、检验数据和坚持数据。请注意,键结值数目会变得非常大,而且这些权重一般不用于解释网络结果。

    网络性能。显示用于确定模型是否“良好”的结果。注意:该组中的图表以训练集和测试集组合为基础,或者如果不存在测试集,则只以训练集为基础。

    • 模型摘要。 显示分区和整体神经网络结果的摘要,包括错误、相对错误或不正确预测的百分比、用于终止培训的中止规则和培训时间。恒等、sigmoid 或双曲正切激活函数应用于输出层时,错误为平方和错误。softmax 激活函数应用于输出层时,则为交叉熵错误。

    • 分类结果。 分区和整体显示每个分类因变量的分类表。每个表针对每个因变量类别给出正确或错误分类的个案数目。也报告正确分类的总体个案百分比。

    • ROC 曲线。 显示每个分类因变量的 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线。其也显示一个给定每个曲线下区域的表格。对于给定因变量,ROC 图表针对每个类别显示一条曲线。如果因变量有两个类别,那么每条曲线将该类别视为正态与其它类别。如果因变量有两个多类别,那么每条曲线将该类别视为正态与所有其它类别的汇总。

    • 累积增益图。 显示每个分类因变量的累积增益图。每个因变量类别的曲线的显示与 ROC 曲线相同。

    • 增益图。 显示每个分类因变量的增益图。每个因变量类别的曲线的显示与 ROC 曲线相同。

    • 观察预测图。 显示每个因变量的观察预测值图表。针对分类因变量,显示每个响应类别的预测拟概率的复式箱图,并且观察响应类别为分群变量。针对刻度因变量,显示散点图。

    • 残差分析图。 显示每个刻度因变量的残差分析值图表。残差和预测值之间不存在可见模式。此图表仅针对刻度因变量生成。

    个案处理摘要。
    显示个案处理摘要表,其通过培训、检验和坚持样本整体总结分析中包含和排除的个案数。

    自变量重要性分析。 执行敏感度分析,其计算确定神经网络的每个预测变量的重要性。此操作创建一个显示每个预测变量的重要性和标准化重要性的表和图表。请注意,如果存在大量预测变量或个案,敏感度分析需要进行大量计算并且很费时。

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    各位小伙伴们,

    我是菜鸟,可也想要学习数据分析,苦于找不到路径?

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    激励函数f(x)的表达方式

    神经网络模型

    神经网络模型参数调整

    径向基函数模型

    多层感知器的SPSS操作

    径向基函数的SPSS操作

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