它对贵公司有何用途
IBM® SPSS® Neural Networks 使用非线性数据建模来发现复杂关系并从数据中获取更大的价值。 利用多层感知器 ( MLP) 或径向基函数 ( RBF) 程序。 您可以设置条件 - 控制培训停止规则和网络体系结构 - 或让过程选择。 影响变量的权重，并指定网络体系结构的详细信息。 选择模型培训的类型，并使用图形和图表共享结果。
此模块包含在本地部署的 SPSS Premium 版本中，也通过预订套餐的“预测和决策树”附加组件提供。
功能聚焦
非线性过程
选择多层感知器 (MLP) 或径向基函数 (RBF)。两者均使用前馈结构 — 数据仅通过节点的隐藏层从输入节点移动到输出节点。
网络可视化
可视化显示神经网络的信息，包括因变量、输入和输出单元数、隐藏层和单元数以及激活函数。
图形显示
选择以表格或图形的形式显示结果。将可选的临时变量保存到活动数据集中。 以 XML 文件格式导出模型，对未来数据进行评分。
控制过程
指定因变量，因变量可以是尺度变量、分类变量或两者的组合。调整每个过程时，要选择如何对数据集进行分区，使用哪个体系结构以及将哪些计算资源用于分析。
结合其他过程
以传统统计技术确认神经网络结果。在市场研究、数据库营销、财务分析、运营分析和医疗保健等多个领域获得更清晰的洞察。
