SAS EM模块构建神经网络实战指南

"SAS EM实现神经网络.pdf" 本文档详细介绍了如何使用SAS的EM（Enterprise Miner）模块来构建和应用神经网络模型。SAS EM是一个集成的数据挖掘工具，特别适合那些希望在不深入统计学细节的情况下进行数据分析的用户。它结合了统计分析和用户友好的图形界面，遵循SEMMA（抽样、探索、修改、建模、评估）这一数据挖掘流程。 1. SAS EM简介 SAS EM是SAS软件的一个组件，专注于数据挖掘任务。它通过工作空间和流程图的概念，使得用户能够按照顺序添加和配置不同的节点来执行各种分析任务。这种方式降低了数据分析的门槛，使得即使是对统计学不太熟悉的用户也能使用。EM通过建模节点支持多种数据挖掘技术，包括神经网络。 2. 启动SAS EM SAS可以通过桌面快捷方式或直接在安装目录下运行sas.exe启动。而启动SAS EM，用户可以选择命令行输入"miner"或通过菜单栏选择"解决方案"->"分析"->"企业数据挖掘"。首次使用时，项目和流程图会默认为当前用户的名称，且未命名。 3. 建立工程和流程图 创建新的项目和流程图可以通过"文件"菜单选择"新建"->"项目"。用户需要输入项目名称和存储位置，通常默认为SAS的安装路径。新建的项目和流程图将为空白，用户可以随后添加所需的数据源、预处理节点、建模节点（如神经网络）以及评估节点。 4. 神经网络实例 在SAS EM中实现神经网络，用户需要首先加载数据，然后创建一个神经网络节点，配置网络结构（如层数、神经元数量等）、训练参数（学习率、迭代次数等），并指定输入变量、目标变量和可能的隐藏变量。完成配置后，运行流程，SAS EM会根据设定的参数训练神经网络模型，并提供预测结果和性能评估指标。 5. 结果分析和评估 一旦模型训练完成，用户可以查看模型的输出，包括预测结果、模型系数以及各种评估指标，如准确率、精确度、召回率等。这些结果可以帮助用户理解模型的性能并决定是否需要进一步优化模型。 6. 总结 SAS EM提供了一种直观的途径来实现神经网络模型，使得数据科学家和业务分析师能够快速地探索复杂的数据关系，发现隐藏的模式，并基于这些模式做出决策。对于熟悉基础统计知识和基本英语的用户，SAS EM是一个强大的工具，能够简化神经网络的建模过程，提高工作效率。