sas如何做神经网络预测

在SAS中，可以使用SAS/STAT软件中的Neural Networks模块来进行神经网络预测。以下是一个使用SAS进行神经网络预测的基本步骤：

1. 准备数据

确保你的数据集已经准备好，并且变量已经被正确地定义和清洗。

```sas

data mydata;

set mydataset;

drop unused_variables;

run;

```

2. 创建神经网络过程

使用`proc neural`过程来创建一个神经网络。

```sas

proc neural data=mydata;

input var1 var2 var3 / ... /;

target var_target;

hidden 10 10 10; / 定义隐藏层节点数 /

network new;

train maxiter=1000 outest=training_results;

run;

```

`input`语句指定输入变量。

`target`语句指定目标变量。

`hidden`语句定义隐藏层的节点数。

`network`语句指定使用新的网络。

`train`语句指定训练过程，`outest`参数用于存储训练结果。

3. 查看训练结果

在`train`步骤之后，SAS会输出训练过程中的信息，包括损失函数值、训练集和验证集的准确率等。

4. 预测

使用`predict`步骤对新的数据进行预测。

```sas

proc neural data=newdata out=predicted;

input var1 var2 var3 / ... /;

target var_target;

network _model;

predict out=predicted;

run;

```

`newdata`是包含新数据的集。

`predicted`是输出集，包含预测结果。

5. 评估模型

使用`score`过程来评估模型的性能。

```sas

proc score data=newdata out=scored data=_scored;

input var1 var2 var3 / ... /;

target var_target;

network _model;

run;

proc print data=scored;

run;

```

注意事项

确保输入和目标变量都已正确指定。

调整隐藏层节点数和训练迭代次数可能需要多次尝试以获得最佳性能。

可以使用`validate`步骤来交叉验证模型。

以上步骤提供了一个使用SAS进行神经网络预测的基本框架。根据具体需求，可能需要进一步调整和优化。