데이터에서 보다 복잡한 관계를 발견

IBM® SPSS® Neural Networks 소프트웨어는 데이터에서 보다 복잡한 관계를 발견할 수 있는 비선형 데이터 모델링 프로시저를 제공합니다. 이 소프트웨어를 통해 네트워크가 학습할 수 있는 조건을 설정할 수 있습니다. 교육 중지 규칙과 네트워크 아키텍처를 제어하거나 프로시저에서 자동으로 사용자를 위한 아키텍처를 선택하게 할 수 있습니다.

SPSS Neural Networks 소프트웨어를 사용하여 더욱 정확하고 효과적인 예측 모델을 개발할 수 있습니다.

MLP(Multilayer Perceptron) 프로시저

MLP(Multilayer Perceptron) 프로시저는 예측자 변수의 값을 기반으로 둘 이상의 종속(대상) 변수에 대한 예측 모델을 생성합니다. 이 예제에서는 이탈을 예측하기 위해 모델을 빌드합니다.

Multilayer Perceptron ...

신경망 분석 가상화

종속 변수, 입력 및 출력 단위 수, 숨겨진 레이아웃과 단위 수, 활성화 기능을 포함한 신경망에 대한 정보가 시각적으로 표시됩니다.

Hidden layer activation function: Hyperbolic tangent ...

중요도 차트

중요도 차트는 중요도 값을 내림차순으로 정렬한 중요도 테이블에서 값의 단순한 막대형 차트입니다.

Normalized Importance ...

분류 테이블

분류 테이블은 네트워크를 사용하는 실제 결과를 보여줍니다. 각 경우에서 사례의 의사 확률 예측이 0.5보다 클 경우 예측 응답은 예입니다.

Predicted ...

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MLP(Multilayer Perceptron) 프로시저

MLP(Multilayer Perceptron) 프로시저는 예측자 변수의 값을 기반으로 둘 이상의 종속(대상) 변수에 대한 예측 모델을 생성합니다. 이 예제에서는 이탈을 예측하기 위해 모델을 빌드합니다.

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신경망 분석 가상화

종속 변수, 입력 및 출력 단위 수, 숨겨진 레이아웃과 단위 수, 활성화 기능을 포함한 신경망에 대한 정보가 시각적으로 표시됩니다.

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중요도 차트

중요도 차트는 중요도 값을 내림차순으로 정렬한 중요도 테이블에서 값의 단순한 막대형 차트입니다.

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분류 테이블은 네트워크를 사용하는 실제 결과를 보여줍니다. 각 경우에서 사례의 의사 확률 예측이 0.5보다 클 경우 예측 응답은 예입니다.

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숨겨진 관계에 대해 데이터 마이닝

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