它可以為您的業務做什麼
IBM® SPSS® Neural Networks 使用非線性資料建模，以探索複雜的關係並從您的資料中獲得更大的價值 。 善用多層感知器（MLP）或徑向基函數（RBF）程序。 您可以設定條件（控制訓練停止規則和網路架構）或讓程序自行選擇。 影響變數的加權，並指定網路架構的詳細資料。 選取模型訓練的類型，並使用圖形和圖表分享結果。
此模組包含在內部部署的 SPSS Premium 版本中，以及訂閱方案的「預測與決策樹狀結構」附加元件中。
焦點特色
非線性流程
選取多層感知器 (MLP) 或徑向基底函數 (RBF)。兩者都使用前饋架構──資料只會從輸入節點透過隱藏的節點層移動到輸出節點。
網路視覺化
以視覺化方式顯示有關神經網路的資訊，包括因變數、輸入及輸出單位數、隱藏層及單元數，以及啟動功能。
圖形顯示
選擇以表格或圖形顯示結果。將選用的暫時變數儲存至作用中資料集。 以 XML 檔案格式匯出模型，以便對未來資料進行評分。
控制流程
指定應變數（可以是尺度、類別，也可以是兩者的組合）。透過選擇如何分割資料集、要使用的架構，以及要套用至分析的運算資源，調整每一個程序。
與其他流程結合
以傳統統計技術確認神經網路結果。在多個領域取得更清晰的洞見，包括市場研究、資料庫行銷、財務分析、營運分析與醫療保健。
