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SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡心得（二）
2017-10-23
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SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡心得（二）

這個部分為SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡處理輸出和保存的一些要點。

輸出

網(wǎng)絡結構。顯示與神經(jīng)網(wǎng)絡有關的摘要信息。
? 描述。 顯示與神經(jīng)網(wǎng)絡有關的信息，包括因變量、輸入和輸出單位數(shù)目、隱藏層和單位數(shù)目及激活函數(shù)。

? 圖表。 將神經(jīng)網(wǎng)絡圖表作為不可編輯圖表顯示。請注意，隨著協(xié)變量數(shù)目和因子級別的增加，圖表變得更加難于解釋。

? 鍵結值。 顯示表明給定層中的單位與以下層中的單位之間關系的系數(shù)估計值。鍵結值以培訓樣本為基礎，即使活動數(shù)據(jù)集已劃分為培訓數(shù)據(jù)、檢驗數(shù)據(jù)和堅持數(shù)據(jù)。請注意，鍵結值數(shù)目會變得非常大，而且這些權重一般不用于解釋網(wǎng)絡結果。


網(wǎng)絡性能。顯示用于確定模型是否“良好”的結果。注意：該組中的圖表以訓練集和測試集組合為基礎，或者如果不存在測試集，則只以訓練集為基礎。

? 模型摘要。 顯示分區(qū)和整體神經(jīng)網(wǎng)絡結果的摘要，包括錯誤、相對錯誤或不正確預測的百分比、用于終止培訓的中止規(guī)則和培訓時間。恒等、sigmoid 或雙曲正切激活函數(shù)應用于輸出層時，錯誤為平方和錯誤。softmax 激活函數(shù)應用于輸出層時，則為交叉熵錯誤。

? 分類結果。 分區(qū)和整體顯示每個分類因變量的分類表。每個表針對每個因變量類別給出正確或錯誤分類的個案數(shù)目。也報告正確分類的總體個案百分比。

? ROC 曲線。 顯示每個分類因變量的 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線。其也顯示一個給定每個曲線下區(qū)域的表格。對于給定因變量，ROC 圖表針對每個類別顯示一條曲線。如果因變量有兩個類別，那么每條曲線將該類別視為正態(tài)與其它類別。如果因變量有兩個多類別，那么每條曲線將該類別視為正態(tài)與所有其它類別的匯總。

? 累積增益圖。 顯示每個分類因變量的累積增益圖。每個因變量類別的曲線的顯示與 ROC 曲線相同。

? 增益圖。 顯示每個分類因變量的增益圖。每個因變量類別的曲線的顯示與 ROC 曲線相同。

? 觀察預測圖。 顯示每個因變量的觀察預測值圖表。針對分類因變量，顯示每個響應類別的預測擬概率的復式箱圖，并且觀察響應類別為分群變量。針對刻度因變量，顯示散點圖。

? 殘差分析圖。 顯示每個刻度因變量的殘差分析值圖表。殘差和預測值之間不存在可見模式。此圖表僅針對刻度因變量生成。

個案處理摘要。顯示個案處理摘要表，其通過培訓、檢驗和堅持樣本整體總結分析中包含和排除的個案數(shù)。

自變量重要性分析。 執(zhí)行敏感度分析，其計算確定神經(jīng)網(wǎng)絡的每個預測變量的重要性。此操作創(chuàng)建一個顯示每個預測變量的重要性和標準化重要性的表和圖表。請注意，如果存在大量預測變量或個案，敏感度分析需要進行大量計算并且很費時。


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