如何使用SPSS的评分向导功能快速得出模型预测结果，了解过机器学习和深度学习原理的朋友应该知道，它们的本质是通过数据训练出一定精度的模型，然后将需要预测的数据输入到模型中，得到预测结果。那么在IBM SPSS Statistics中，是否有类似的功能可以让我们快速应用训练好的模型并获得模型预测结果呢？
SPSS评分向导是一个应用模型来预测结果的功能。让我们探讨一下如何使用它。
1. 生成模型
要使用SPSS评分向导，我们首先需要训练算法模型。以简单的线性回归算法为例，我们准备下图1中的数据来训练线性回归模型。
图1：演示数据
点击----进入线性回归界面，然后在因变量中填写时间，在区块中填写胆固醇。
图2：填写线性回归设置
然后单击“保存”按钮，设置将模型导出到本地计算机上的某个位置，最后单击“继续”和“确定”以生成线性回归模型。
图3：设置保存的模型
得到的线性回归模型结果如下图4所示。我们可以根据红框的系数位置推导出线性回归公式：时间=90.605*胆固醇-207.243。
图4：线性回归结果
2. 使用评分向导
训练完模型后，我们开始使用SPSS的评分向导功能根据模型预测结果。首先，我们需要准备我们想要预测的数据，如图5所示。
图5：待预测数据
单击--，然后在评分向导中单击“浏览”以查找在上述步骤中训练的模型。此时我们可以看到模型的详细信息，包括模型方法、模型目标和预测变量。
图6：评分向导界面
点击下一步，SPSS会自动帮我们在新数据中匹配模型所需的自变量信息，比如本文中的胆固醇。具体界面如图7所示。
图7：自变量的自动匹配
再次点击下一步，选择我们想要的评分函数，一般来说预测值一定要选，是否选择标准误就看我们自己的需要了，然后点击完成。
图8：选择评分函数
最后得到如图9所示的预测数据，我们将胆固醇代入上面得到的模型公式中，手工计算得到的结果是-26.03，这说明评分向导生成的预测结果是准确的。
图9：生成的预测结果
这是一个关于使用评分向导功能快速使用现有数学模型根据输入值生成预测值的SPSS软件教程。上述线性回归模型仅用于教学演示，评分向导功能还可以用于更复杂的模型预测。这将大大提高我们日常的工作效率，以后我们只需要专注于模型训练即可。
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