虽然SPSS Modeler是一个非常易用的图形化界面工具，但在日常使用中，还是有一些朋友会遇到一些“疑难问题”，因此本篇文章就是对一些常见问题的解答。

#1系统问题#

（1） 运行模型后提示如“javaXXXX错误”或“系统错误”

（2） 无法显示这个表（这个表可能是用更高级的版本创建）

答： 这类问题一般可以通过重装解决，但是不一定需要重装，大家可以先执行如下步骤确认：

（1）运行demo程序，运行demo程序的目的是确认究竟是SPSS的程序问题，还是自己搭建的模型流问题；如何运行demo程序可以查看文章：

SPSS Modeler的Demo案例指南

（2）重启电脑、重启程序

（3）重装SPSS Modeler

#2数据相关问题#

2.1 为什么数据源和模型都是一样的，但是结果不一样？

答： 部分算法（如聚类、神经网络、抽样）由于具有一定的随机性，因此结果可能存在一定的差异，要想复现结果，需要进一步设定随机种子，关于随机种子的介绍可以参考如下文章：

结果复现的秘密|随机数和随机种子

2.2 我利用分区节点把训练集、测试集、验证集设定为划分6:3:1，但是最后的划分结果还是有差异？

答： Modeler的数据集划分由于是随机抽样划分的，因此最终划分结果与原始设定结果存在一定的偏差。但这个偏差的结果随着样本数量的增加会逐渐减少。对于小样本数据要进行划分，如果认为划分的偏差太大，可以修改随机种子进行重新划分。下图分别是对应10、100、1000以及10000个样本分别采用6:3:1的划分结果：

（1）10个样本（注：也可以通过调整随机种子已达到6:3:1的最终划分）

（2）100个样本

（3）1000个样本

（4）10000个样本

下图分别是

2.3 为什么我的数据集中，某些字段会被系统强制识别为“无类型”？

答 有些时候，当用户读取数据并对数据进行实例化后，会发现有些字段被强制设为“无类型”。如下所示，地区字段作为一个关键输入，在实例化前用户是把它设置为“分类”。但是在用户读取值，对数据进行实例化后却被SPSS Modeler强制设为“无类型”，

在SPSS Modeler中，分类型变量默认的最大集合大小为 250。即当某变量含有超过250个类别时，将被SPSS Modeler强制转为“无类型”。因此当某个变量取值数量超过250，但是用户又需要把它纳入模型，那么就需要更改名义字段的最大成员数。

如下图所示，该默认值可在菜单栏的【工具】→【流属性】→【选项】→【常规】中的名义字段的最大成员数中设置，当然也可以取消最大成员数限制，把选项前面的勾去掉即可。

#3建模相关问题#

3.1 建立模型后，为什么打开模型没有结果，预测变量重要性显示不可用？

答 部分模型，虽然建立了模型但却是一个无效模型。如上图所示所构建的决策树模型，虽然表面上建立成功了，但是我们仔细观察所建立的决策树模型，会发现该模型把全部的数据样本都识别为类别为“0类别”，因此该模型是一个无效模型，也没有使用到任何的变量，因此预测变量重要性的结果也就不显示了。

那么为什么会出现这种情况呢？ 这个问题可能是由于分类样本失衡，以及自变量分类效果不佳所导致的。举个例子，例如我有100个样本，其中有99个样本属于“类别0”，仅有1个样本属于“类别1”，那么我不需要任何的预测自变量，直接把所有样本都判定为“类别0”，那么我的模型也获得了99%的准确率了。

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