神经网络算法广泛应用于预测和分类任务，本文将讲解如何借助spss modeler完成该算法的基础建模操
1、 首先从Excel文件中加载训练样本数据，具体导入方式可参阅此前相关教程。
2、 接着添加“类型”节点，用于定义字段角色（如输入变量与目标变量），并统一设置各字段的数据类型，后续流程中无需再次配置。
3、 插入“分区”节点，支持按需随机划分数据集，并可灵活指定训练集与测试集的占比。
4、 在“建模”选项卡中选择“神经网络”节点；若前期已在类型节点中设定好字段角色，则系统将自动完成输入/输出字段映射；否则需手动指定字段用途。在模型构建设置中，既可选用预设结构，也可自定义隐藏层神经元数量等参数。配置完毕后点击运行，即可完成模型训练。双击生成的模型节点，即可浏览模型结构、权重及性能指标等详细信息。
5、 模型训练完成后，可根据评估结果进一步调优超参数，提升泛化能力，为后续预测应用奠定基础。
6、 按照流程图顺序连接节点，导入待预测的新数据，最后执行运行操作，即可在结果表格中查看预测输出。
