}
本课程涵盖SPSS软件在类别预测模型方面的应用。课程内容包括：
1. SPSS的python和R插件的安装与配置。
2. 如何使用模型进行新案例预测。
3. LogIstic回归模型的基本概念、分析案例、哑变量、多变量的综合筛选以及模型中的其余功能设定。
4. 配对设计的基本概念，病例对照研究中的个案控制匹配、倾向得分匹配（PSM）、条件Logistic回归的基本原理及操作。
5. 无序和有序分类因变量的Logistic回归、弗斯logistic回归模型。
6. 树模型的基本概念、信息量计算、各种算法以及CRT树模型的基本操作、对话框的选项设定等。
7. 随机森林的基本原理和软件实现。
8. 神经网络的基本原理、算法实质、BP神经网络的基本操作及选项设定等。此外，还包括径向基神经网络的内容。
9. 支持向量机（SVM）的基本原理、核函数、分类、参数优化以及回归等内容。还包括异常值检测的基本理论以及使用单类SVM查找异常值的方法。
10. 最近邻分析的基本原理和实现。
课程资料已打包为zip文件提供下载。本课程适合想要学习SPSS软件在类别预测模型方面的应用的学员。
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
