зях. Всі аналітичні інструменти STATISTICA доступні як окремі компоненти єдиного інтегрованого пакета.
2.2 Етапи нейросетевого моделювання
Була поставлена ??наступна класифікаційна завдання: виходячи з наявної анкетній інформації про потенційних клієнтів банку, найбільш точно розділити їх на «поганих», «хороших» і «середній». Для вирішення цього завдання були використані можливості нейронних мереж. Нейромережеве моделювання проводилося в кілька етапів:
) збір та підготовка даних, поділ на навчальні та тестові вибірки;
) попередня обробка даних, перетворення для подачі на вхід НС;
) конструювання і навчання мережі;
) діагностика мережі.
Перший етап роботи полягав у підготовці вихідних даних. Банк надав нам дані про клієнтів без вказівки їхніх імен і контактної інформації з рішенням про надання кредиту. Відповідно до цього була обрана система ознак, характерних для даної задачі (вік, сімейний стан, кількість утриманців, соціальний статус, майно, освіта, трудовий стаж, реєстрація, кількість змін місць реєстрації за 6 років, кредитна історія, платоспроможність, наявність забезпечення) , і складена база даних на 150 клієнтів. Вихідні дані були розділені на 2 безлічі: навчальне (100), на якому проводилося навчання, і тестове (50) - верифікація.
Другий етап ? предобработка наявних даних, перетворення для подачі на вхід НС. Завдання продиктувала наступну структуру НС: вхідний шар складався з 12 нейронів (ознак), а вихідний - з одного нейрона (відповідь банку про можливість надання кредиту). Також була обрана система вихідних значень, де A - значення, відповідне клієнту, якому можна надати кредит («хороший клієнт»), B - значення, відповідне клієнту, якому необхідно надати додаткову інформацію про себе для вирішення питання про надання йому кредиту («середній клієнт»), і C - значення, відповідне клієнту, якому відмовлено в наданні кредиту ("поганий клієнт»).
Робота з програмою SNN здійснювалася за наступним алгоритмом. Щоб почати роботу, в меню «Пуск / Усі програми" запускаємо програму. Вибираємо File / New .. . (Рис. 3).
Малюнок 3
У наступному вікні «Create New Document» задаємо кількість стовпців і рядків в створюваній таблиці, в нашому випадку 13 стовпців
(12 вхідних і 1 вихідна змінні) і 150 рядків (випадків) (рис. 4) і натискаємо «Ok».
Малюнок 4
У вікні «Data: Анкети (13v by 150c)» заповнюємо створену таблицю. Введемо позначення всіх вхідних змінних: Var1 - вік, Var2 - сімейний стан, Var3 - кількість утриманців, Var4 - соціальний статус, Var5 - майно клієнта, Var6 - освіта, Var7 - трудовий стаж на останньому місці роботи, Var8 - реєстрація, Var9 - кількість змін місць реєстрації за 6 років, Var10 - кредитна історія, Var11 - платоспроможність клієнта, < i align="justify"> Var12 - наявність забезпечення. У рядках з номера...
