Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma
Bağımlı Değişken Sekmesi
Kaydet sekmesi, tahminleri veri kümesinde değişkenler olarak kaydetmek için kullanılır. Her bağımlı değişken için tahmin edilen değeri veya kategoriyi kaydedin. Bu, ölçeğe bağımlı değişkenler için tahmin edilen değeri ve kategorik bağımlı değişkenler için tahmin edilen kategoriyi kaydeder.
Her bağımlı değişken için tahmin edilen sözde olasılığı kaydedin. Bu, kategorik bağımlı değişkenler için tahmin edilen sözde olasılıkları kaydeder. İlk n kategorinin her biri için ayrı bir değişken kaydedilir; burada n, Kaydedilecek Kategoriler sütununda belirtilir.
Kayıtlı Değişkenlerin Adları. Otomatik ad oluşturma, tüm çalışmalarınızı saklamanızı sağlar. Özel adlar, önce Veri Düzenleyicide kayıtlı değişkenleri silmeden önceki çalıştırmaların sonuçlarını atmanıza veya değiştirmenize olanak tanır.
Olasılıklar ve Sözde Olasılıklar
Öngörülen sözde olasılıklar, olasılıklar olarak yorumlanamaz çünkü Radyal Temelli İşlev prosedürü, çıktı katmanı için kareler toplamı hatası ve özdeşlik etkinleştirme işlevini kullanır. Prosedür, herhangi biri 0’dan küçük veya 1’den büyük olsa veya belirli bir bağımlı değişkenin toplamı 1 olmasa bile bu tahmin edilen sözde olasılıkları kaydeder.
ROC, kümülatif kazançlar ve artış çizelgeleri sözde olasılıklara dayalı olarak oluşturulur. Sözde olasılıklardan herhangi birinin 0’dan küçük veya 1’den büyük olması veya belirli bir değişken için toplamının 1 olmaması durumunda, önce 0 ile 1 arasında ve toplamı 1 olacak şekilde yeniden ölçeklendirilir. Sözde olasılıklar yeniden ölçeklenir toplamlarına bölünerek bulunur. Örneğin, bir vaka üç kategorili bir bağımlı değişken için 0,50, 0,60 ve 0,40 sözde olasılıkları tahmin ettiyse, o zaman her sözde olasılık 1,50 toplamına bölünerek 0,33, 0,40 ve 0,27 elde edilir.
Sözde olasılıklardan herhangi biri negatifse, yukarıdaki yeniden ölçeklendirmeden önce tüm sözde olasılıklara en düşük olanın mutlak değeri eklenir. Örneğin, sözde olasılıklar –0.30, .50 ve 1.30 ise, 0.00, 0.80 ve 1.60’ı elde etmek için önce her bir değere 0,30 ekleyin. Ardından, 0.00, 0.33 ve 0.67’yi elde etmek için her yeni değeri toplam 2.40’a bölün.
Dışa Aktar sekmesi, her bağımlı değişken için sinaptik ağırlık tahminlerini bir XML (PMML) dosyasına kaydetmek için kullanılır. SmartScore ve SPSS Sunucusu (ayrı bir ürün), puanlama amacıyla model bilgilerini diğer veri dosyalarına uygulamak için bu model dosyasını kullanabilir. Bölünmüş dosyalar tanımlanmışsa bu seçenek kullanılamaz.
Kullanıcının Eksik Değerleri. Bir durumun analize dahil edilebilmesi için faktörlerin geçerli değerlere sahip olması gerekir. Bu kontroller, kullanıcı tarafından eksik olan değerlerin faktörler ve kategorik bağımlı değişkenler arasında geçerli kabul edilip edilmeyeceğine karar vermenizi sağlar.
Çok Katmanlı Algılayıcı
Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) prosedürü, öngörücü değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bir veya daha fazla bağımlı (hedef) değişken için bir tahmin modeli üretir.
Kredi Riskini Değerlendirmek İçin Çok Katmanlı Algılayıcı Kullanma
Bir bankadaki bir kredi memurunun, kredileri temerrüde düşme olasılığı yüksek kişilerin göstergesi olan özellikleri belirleyebilmesi ve bu özellikleri iyi ve kötü kredi risklerini belirlemek için kullanabilmesi gerekir. Bankloan.sav’da 850 geçmiş ve potansiyel müşteriye ilişkin bilgilerin yer aldığını varsayalım.
Çok katmanlı bir algılayıcı oluşturmak için bu 700 müşterinin rastgele bir örneğini kullanın ve analizi doğrulamak için kalan müşterileri bir kenara bırakın. Ardından, 150 potansiyel müşteriyi iyi veya kötü kredi riskleri olarak sınıflandırmak için modeli kullanın.
Ek olarak, kredi görevlisi daha önce verileri lojistik regresyon kullanarak (Regresyon Modelleri seçeneğinde) analiz etmiştir ve çok katmanlı algılayıcının bir sınıflandırma aracı olarak nasıl karşılaştırdığını merak eder.
Hedef Değişken metin kutusuna bölüm yazın.
Sayısal İfade metin kutusuna 2*rv.bernoulli(0.7)-1 yazın.
Bu, rasgele oluşturulacak bölüm değerlerini ayarlar. 0.7 olasılık parametresiyle Bernoulli değişkenleri, 1 veya 0 yerine 1 veya -1 değerlerini alacak şekilde değiştirilir. eğitim örneğinde, negatif değerlere sahip durumlar uzatma örneğine ve 0 değerine sahip durumlar test örneğine atanır. Şimdilik bir test örneği belirtmeyeceğiz.
Hesaplama Değişkeni iletişim kutusunda Tamam’ı tıklayın.
Daha önce kredi verilen müşterilerin yaklaşık %70’inin bölüm değeri 1 olacaktır. Modeli oluşturmak için bu müşteriler kullanılacaktır. Daha önce kredi verilen kalan müşterilerin bölüm değeri -1 olacak ve model sonuçlarını doğrulamak için kullanılacaktır.
Bağımlı değişken
Bağımlı Bağımsız değişken örnek cümleler
10 tane bağımlı değişken örnek
Bağımlı değişken nedir
Bağımlı değişken örnek
Bağımlı bağımsız kontrol değişken örnekleri
10 tane bağımlı Bağımsız değişken örnekleri
İstatistik bağımlı bağımsız değişken örnekleri
Analizi Çalıştırma
- Bağımlı değişken olarak Önceden varsayılan [varsayılan] öğesini seçin.
- Bir faktör olarak Eğitim Düzeyi [ed] öğesini seçin.
- Eş değişkenler olarak yıl [yaş] ile Bin [othdebt] cinsinden Diğer borç cinsinden Yaş’ı seçin. E Bölümler sekmesine tıklayın.
- Vakaları atamak için Bölümleme değişkenini kullan’ı seçin.
- Bölümleme değişkeni olarak bölümü seçin.
- Çıktı sekmesini tıklayın.
- Ağ Yapısı grubunda Diyagram seçimini kaldırın.
- Ağ Performansı grubunda ROC eğrisi, Kümülatif kazanç tablosu, Kaldırma grafiği ve Gözlemlenen tabloya göre tahmin’i seçin. Bağımlı değişken ölçek olmadığı için Tahmine Göre Kalan grafiği kullanılamıyor.
- Bağımsız değişken önem analizini seçin.
- Tamam’ı tıklayın.
Vaka işleme özeti, eğitim örneğine 499 vakanın ve uzatma örneğine 201 vakanın atandığını gösterir. Analizin dışında bırakılan 150 vaka potansiyel müşterilerdir.
Ağ Bilgileri
Ağ bilgileri tablosu, sinir ağı hakkındaki bilgileri görüntüler ve özelliklerin doğru olduğundan emin olmak için kullanışlıdır. Burada özellikle şuna dikkat edin:
- Girdi katmanındaki birimlerin sayısı, ortak değişkenlerin sayısı artı faktör düzeylerinin toplam sayısıdır; her eğitim düzeyi kategorisi için ayrı bir birim oluşturulur ve kategorilerin hiçbiri, çoğu modelleme prosedüründe tipik olduğu gibi “gereksiz” birimler olarak değerlendirilmez.
- Benzer şekilde, çıktı katmanında toplam iki birim olmak üzere, Önceden temerrüt edilenlerin her bir kategorisi için ayrı bir çıktı birimi oluşturulur.
- Otomatik mimari seçimi, gizli katmanda dört birim seçmiştir.
- Diğer tüm ağ bilgileri prosedür için varsayılandır.
“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!
Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.
