El procedimiento Perceptrón multicapa (MLP) genera un modelo predictivo para una o másvariables dependientes (de destino) basada en los valores de las variables predictoras.

Uso del perceptrón multicapa para evaluar riesgos de crédito

El encargado de préstamos de un banco desea poder identificar características que sean indicativas de personas que puedan causar mora en los créditos y utilizar dichas características para identificar riesgos de crédito positivos y negativos.

Supongamos que los datos de 850 clientes anteriores y posibles clientes se encuentran en elarchivo bankloan.sav. Los primeros 700 casos son clientes a los que anteriormente se lesha concedido un préstamo. Utilice una muestra aleatoria de estos 700 clientes para crear unperceptrón multicapa, reservando los clientes restantes para validar el análisis. A continuación,utilice el modelo para clasificar los 150 posibles clientes según los riesgos de crédito que presentan.Además, el encargado de préstamos ha analizado anteriormente los datos mediante regresiónlogística (en la opción Regresión) y quiere evaluar el perceptrón multicapa como herramientade clasificación.

Gráfico de Pronóstico por Observado

Un proveedor de telecomunicaciones ha segmentado su base de clientes por patrones de uso de servicio, categorizando los clientes en cuatro grupos. Si los datos demográficos se pueden utilizar para predecir la pertenencia a un grupo, se pueden personalizar las ofertas para cada uno de los posibles clientes.

Supongamos que la información sobre los clientes actuales se encuentra en telco.sav.