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Neural Networks
IBM SPSS Neural Networks utilizza la modellazione dei dati non lineari per scoprire relazioni complesse e ricavare maggior valore dai tuoi dati.Sfrutta le procedure di percettore multistrato (MLP) o di funzione di base radiale (RBF).Puoi impostare le condizioni, controllando le regole di arresto dell'addestramento e l'architettura della rete, oppure lasciare che sia la procedura a scegliere.Influenza la ponderazione delle variabili e specifica i dettagli dell'architettura di rete.Seleziona il tipo di addestramento del modello e condividi i risultati utilizzando grafici e diagrammi.
Questo modulo è incluso nell’edizione SPSS Premium della versione on-premise e nel componente aggiuntivo di previsione con gli alberi decisionali per i piani di abbonamento.
Pianifica un momento per discutere di come SPSS Neural Networks può supportare le tue esigenze aziendali.
Seleziona il percettore multistrato (MLP) o la funzione di base radiale (RBF).Entrambi utilizzano architetture feedforward: i dati si spostano solo dai nodi di input attraverso il livello nascosto dei nodi fino ai nodi di output.
Le informazioni sulla rete neurale vengono visualizzate visivamente, comprese le variabili dipendenti, il numero di unità di input e di output, il numero di livelli e unità nascosti e le funzioni di attivazione.
Scegli di visualizzare i risultati in tabelle o grafici.Salva le variabili temporanee facoltative al dataset attivo.Esporta modelli in formati di file XML per assegnare un punteggio a dati futuri.
Specifica le variabili dipendenti, che possono essere di scala, categoriche o una combinazione di entrambe.Regola ogni procedura scegliendo come suddividere il dataset, quale architettura utilizzare e quali risorse di calcolo applicare all'analisi.
Conferma i risultati delle reti neurali con le tecniche di statistica tradizionali.Acquisisci prospettive più chiare in diversi ambiti, tra cui la ricerca di mercato, il marketing di database, l'analisi finanziaria, l'analisi operativa e l'assistenza sanitaria.