本篇文章将从以下几个方面介绍SPSS中的神经网络回归模型：
一、模型介绍
神经网络回归模型是一种基于样本数据建立输入与输出间的映射关系的机器学习方法，适用于非线性回归问题。神经网络回归模型可以通过调整神经元间的链接权重和阈值等参数优化模型表现。在SPSS中，神经网络回归模型的构建可以通过Modeler或者Neural Networks工具箱实现。
二、数据准备
在构建神经网络回归模型前，需要对数据进行一些准备工作。首先需要对数据进行清洗和预处理，如去除异常数据、填充缺失值等。然后需要对数据进行特征工程，即选取对目标变量有影响的特征，并对特征进行编码或者标准化等处理，以提高模型的表现。在SPSS中，数据准备可以通过Data Editor和Data Preparation工具箱实现。
三、模型构建
在SPSS Modeler中，可以通过将Data Preparation、Neural Networks和Output三个节点连接，实现神经网络回归模型的构建。在Neural Networks节点中，需要设置网络结构、激活函数、参数初始化方法、迭代次数等参数，以便优化模型表现。在Output节点中，可以选择输出的变量和格式等内容。
Modeler流程图示例：
[/NEURAL NETWORKS][1]
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[/DATA PREPARATION][2]----[/OUTPUT][3]
四、模型验证
在构建好神经网络回归模型后，需要对模型进行验证，以评估模型的表现。常用的模型验证方法包括拆分数据集、交叉验证、留一法验证等。在SPSS中，可以通过Modeler或者Neural Networks工具箱中的Evaluation节点进行模型验证，同时可以输出模型预测结果和误差等信息。
五、模型优化
在通过模型验证评估模型表现后，可以根据需要对神经网络回归模型进行优化，以提高模型的预测准确率和泛化能力。常用的模型优化方法包括学习率调整、正则化、dropout等。在SPSS中，可以通过调整Neural Networks节点中的参数和选项等方式进行模型优化。
Modeler流程图示例：
[/NEURAL NETWORKS][1]
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[/DATA PREPARATION][2]----[/NEURAL NETWORKS][4]----[/OUTPUT][3]
六、模型应用
在完成模型构建、验证、优化后，可以将神经网络回归模型应用于实际问题中。在SPSS中，可以通过Modeler或者Neural Networks工具箱中的Scoring节点对新的数据进行预测。
七、总结
本文从模型介绍、数据准备、模型构建、模型验证、模型优化和模型应用等多个方面介绍了SPSS中的神经网络回归模型，并提供了相应的代码示例。当然，实际应用中，还需要根据具体问题进行模型选择和调整，以满足需求。