[SPSS] 인공신경망 기법을 활용한 사고피해 정도 예측

안녕하세요. yeTi입니다.

오늘은 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) 를 활용하여 인공신경망 기법을 활용한 사고피해 정도 예측을 해보겠습니다.

본 블로깅은 K-MOOC에서 제공하는 이화여자대학교 경영대학 경영학과에 재직중이신 신경식 교수님의 

'빅데이터의 세계, 원리의 응용' 이라는 교과목의 6주차 과제에 해당합니다.

설치 환경

• OS : Windows 10
• SPSS : 17.0

모델링의 목적은 축적된 자동차 사고 데이터를 기반으로 사고 발생 시 사고의 심각성을 예측하는 모형 만들기고

강의에서 제공하는 미국 자동차 사고 데이터를 활용했습니다.

모델링 다이어그램을 먼저 보여드리면 다음과 같습니다.

모델링 흐름을 보면 다음과 같습니다.

1. 파일에서 데이터 불러오기

- TXT 형식의 데이터를 활용하기 위해 소스의 변수 파일 노드를 추가합니다.

2. 데이터 확인하기

- 1번에서 불러온 데이터를 확인하기위해 출력의 테이블을 활용하여 데이터를 확인합니다.

3. 변수 유형 설정하기

- 필드 작업의 유형 노드를 추가하여 1번의 데이터에 변수를 맵핑하는 작업을 합니다.

4. 데이터 파티션 설정하기

- 모델링시 훈련 후 테스트 결과를 확인하기 위해 필드 작업의 파티션 노드를 추가하여 데이터를 분할합니다.

5. 인공신경망 모델링 설정하기

- 모델링의 신경망 노드를 추가하여 파티션된 데이터를 인공신경망 모델링에 연결합니다.

- 옵션은 기본으로 활용합니다.

6. 결과 분석하기

- 모델링 결과를 분석하기 위해 출력의 분석 노드를 추가합니다.

현재는 모델링을 해본다는것에 의의를 두고 SPSS 모델러를 활용해보는 중이여서

옵션을 대부분 기본으로 설정하고 있습니다.

각각의 모델링 개념을 공부하면서

상세 설정을 사용해보도록 하겠습니다.

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