在上文《用SPSS的評分向?qū)Чδ芸焖俚贸瞿Ｐ皖A測結(jié)果》中我們說到，評分向?qū)Чδ芸赏ㄟ^導入的模型快速預測模型結(jié)果，而這一功能的使用模型較常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也是近些年大火的人工智能行業(yè)基礎(chǔ)算法，SPSS軟件中支持訓練出多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，今天我們一起來看看它是如何通過該專業(yè)統(tǒng)計分析軟件訓練出來的。

一、多層感知器總體介紹

我們準備好訓練集數(shù)據(jù)后，點擊【分析】菜單中的【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】，選擇第一項【多層感知器】，開始訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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圖1：多層感知器

多層感知器分為8個選項菜單，“變量”和“分區(qū)”菜單是訓練前的數(shù)據(jù)準備；“體系結(jié)構(gòu)”菜單用于定義模型的各項參數(shù)和優(yōu)化方法；“訓練”菜單用于調(diào)整模型的訓練參數(shù)，如訓練批次；“輸出”、“保存”和“導出”菜單用于設(shè)置模型輸出和保存的內(nèi)容；“選項”菜單用于設(shè)置模型除上述步驟外的其他設(shè)置項，如模型最長訓練時間。

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圖2：八大菜單

二、操作步驟

第一步：我們先在【變量】菜單中，填入模型的因變量、因子和協(xié)變量，因為各個協(xié)變量定義標準都不同，因此我們還需對其標準化，如圖3。

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圖3：變量菜單設(shè)置

第二步：接下來在“分區(qū)”菜單中，將數(shù)據(jù)按照默認7:3的比例，分為訓練集和驗證集，訓練集用于訓練模型，驗證集用于驗證模型結(jié)果，反向優(yōu)化模型參數(shù)，一般來說，訓練集數(shù)量大于驗證集。

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圖4：分為訓練集和驗證集

第三步：定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，這一步非常重要，默認勾選的是“體系結(jié)構(gòu)自動選擇”，我們不采取默認方式，而是勾選“定制體系結(jié)構(gòu)”，然后修改其中的隱藏層數(shù)、隱藏層激活函數(shù)、輸出層激活函數(shù)、隱藏層每一層網(wǎng)絡(luò)的單元數(shù)。

一開始上述參數(shù)根據(jù)過往調(diào)參經(jīng)驗設(shè)定即可，后續(xù)通過模型的準確率，我們需要不斷調(diào)整上述參數(shù)，最終調(diào)整到合適的參數(shù)，得到準確率較滿意的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為最終模型。

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圖5：設(shè)定模型參數(shù)

第四步：在“訓練”菜單中，我們需設(shè)置模型訓練的批次、優(yōu)化算法和其他訓練選項，如初始學習率。以上訓練參數(shù)都會在一定程度上影響模型的訓練準確率和訓練速度，設(shè)定太大則訓練時間太長，太小則模型擬合的準確率不夠高，因此也屬于經(jīng)驗參數(shù)，需要反復通過訓練模型來逐步確定。

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圖6：設(shè)定訓練參數(shù)

第五步：設(shè)定我們要輸出的內(nèi)容，如ROC曲線、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖、分類結(jié)果等，設(shè)定的內(nèi)容最終會在模型訓練后以圖表形式展示出來。完成設(shè)置后，點擊“確定”按鈕，我們開始來訓練模型。

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圖7：設(shè)定輸出參數(shù)

三、模型結(jié)果

等待部分時間后，模型訓練完成，訓練完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如下圖8所示。

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圖8：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

我們在網(wǎng)絡(luò)信息表格中，就可以看到該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體參數(shù)，如使用的激活函數(shù)、每個隱藏層的單元數(shù)等等。

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圖9：網(wǎng)絡(luò)信息

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一項非常花費時間的工作，不僅是因為它訓練時間長、而且也因為它需要在訓練過程中進行反復調(diào)參，使模型向更好的結(jié)果進行調(diào)整擬合，當然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也能實現(xiàn)非常強大的功能，逐漸在我們的生活中占據(jù)更高的比重。這就是本文關(guān)于SPSS軟件訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單教程，更多關(guān)于IBM SPSS Statistics使用教學，大家可到IBM SPSS Statistics中文網(wǎng)站上查看。?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SPSS教程—实现多层感知器神经网络的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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