本例使用 Boston Housing.jmp 数据表。假定您想要创建一个模型来预测住房价格中位数，它可以表示为几项人口统计特征的函数。按照以下步骤来构建神经网络模型：
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1.
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点击确定。
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为保留比例输入 0.2。
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为随机种子输入 1234。
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选中变换协变量选项。
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9.
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点击执行。
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验证集的 R 方统计量为 0.819，表明该模型可以很好地预测未用于训练模型的数据。您还可以从“模型”红色小三角菜单中选择标绘“预测值-实际值”图来评估模型拟合的好坏。该图显示在“预测值-实际值”图中。
有些变量的刻画迹线具有正斜率，有些则具有负斜率。例如，房间数的刻画迹线具有正斜率。这表明住房中的房间数越多，中位数预测值就越高。变量 pt 是按城镇划分的师生比。该变量的斜率为负数，指示师生比越高，中位数值越小。