SPSS与Modeler平台：神经网络实战预测冠心病与电信客户

本实验主要聚焦于利用SPSS Modeler平台构建神经网络专家预测模型，以人工智能技术中的人工神经网络算法，特别是B-P反向传播网络，应用于实际问题解决。首先，参与者将针对已知的冠心病患者数据（冠心病train.sav）进行操作，目的是通过神经网络模型预测患者可能的冠心病风险。实验步骤包括数据预处理、模型配置（如选择因变量、协变量、模型结构等）、训练设置（如分区、体系结构参数和评估指标），以及结果输出与分析，例如查看ROC曲线、预测-实测图和自变量重要性。 在Modeler平台上，除了冠心病预测，还涉及电信客户流失预测。参与者将使用B-P反向传播网络构建客户流失模型，并利用径向基函数网络来预测客户的特定服务套餐选择和基本费用。这展示了神经网络在客户服务预测中的应用潜力，有助于企业根据用户行为进行个性化推荐和决策支持。 实验目标明确，旨在让学习者掌握SPSS和Modeler这两个工具在神经网络建模中的实际操作技巧，以及神经网络在医疗健康和电信行业的广泛应用。整个过程强调了数据导入、模型构建、参数调整和结果解读的重要性，培养了学生的数据分析和模型验证能力。 在具体实施过程中，需要关注数据清洗、模型训练的迭代优化，以及如何解释和利用模型的输出结果。通过这个实验，学生可以深入理解神经网络的工作原理，提升其在实际业务场景中解决问题的能力，为后续深入研究或职业发展奠定坚实的基础。