虎课网为您提供字体设计版块下的神经网络实战案例-SPSS数据分析入门手册图文教程，本篇教程使用软件为SPSS（21），难度等级为新手入门，下面开始学习这节课的内容吧！

1.神经网络的实战案例通过信用体系来进行评分具体如图所示。

2.传统统计模型在银行、消费金融公司等各种贷款业务机构，普遍使用信用评分，对客户进行打分制。机器学习模式是随着机器学习以及深度学习算法的不断进步，以及业务场景的变化，在信用评分领域，现金融公司尝试使用神经网络机器学习模式代替传统的统计学习模型。

3.数据的理解要定义目标变量是否违约。模型训练的好坏样本比例该如何配置。数据包括9个预测输入、1个预测目标变量。它的要求是分别建立BP多层感知器神经网络模型和RBF神经网络模型，分析二者的输出结果，并对相应的模型效果。

4.打开【SPSS】软件，点击【文件】打开【数据】，选择【数据】文件。选择【数据】，点击【分析】-【神经网络】-【多层感知器】，【多层感知器】面板，选择【是否违约】，点击【添加】到因变量，分别将数据添加到【因子】与【协变量】中。

5.点击【确定】，可查看模型数据的分析结果，具体如图所示。

6.有7到8个变量就可以建立数据模式，再次点击【分析】-【神经网络】-【径向基函数】，依次添加【变量】，具体如图所示。

7.【体系结构】面板，勾选【在某个范围内查找最佳单数】，具体如图所示。

8.【输出】面板，分别勾选数据【参数】，具体如图所示。

9.点击【确定】，可得到模型数据的分析结果，具体如图所示。

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