怎么用spss根据神经网络模型spss分类数据，预测概率

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-21 17:58 标签： 神经网络模型spss

内容提示：SPSS17神经网络学习

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可以用支持向量机（svm）做线性回歸也可以用单层的神经网络。
你有1年的记录那么每个单品下月下季度下年的销售量可以用表达式
其中a是一个激活函数，比如你可以用sigmoidm0~m11是你的去年的记录。w0~w11和b0~b11是未知数
那么只要你有足够多的样本，你就可以拟合找到w0~w11和b0~b11这些参数的比较好的取值说白了就是在你的数据集上找到满足上述表达式的误差最小的一组参数，从而得到上述表达式
用那个表达式就可以算出销量。
不知道你说的10个单品是什么意思如果是你的训练样本，那么太少了你最好要多一些才能预测比较准确。

回归分析之后出现一个输出文档全是表格，我该怎么运用这个模型来计算新的数据呢?求详细解答。... 回归分析之后出现一个输出文档，全是表格我该怎么运用这个模型来计算新的数据呢?求详细解答。。

表格里面都是数字啊你把X变量代入进去就可以了

我替别人做这类的数据统计分析蛮多的 

请问怎麼快捷的对多个数据代入X。。得到多个因变量的值？

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选项中好像有predict选项吧

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