在進行機器學習建模時，我們通常需要將數據集分成訓練集和測試集。這種做法能夠幫助我們評估模型的性能，并檢驗模型是否過擬合或欠擬合。在SPSS中做二元logistic回歸也不例外。

二元logistic回歸是一種用來建立分類模型的方法，它可以處理二元響應變量（0或1）。如果你正在使用SPSS進行二元logistic回歸，那么你需要先將數據集準備好。然后，按照以下步驟來劃分訓練集和測試集。

第一步：導入數據 在SPSS中，你需要首先導入你的數據集。你可以通過點擊“文件”菜單下的“打開”選項來加載數據。另外，還可以通過復制粘貼等方式將數據集導入到SPSS中。

第二步：創建一個ID字段 為了確保每個觀測值都被正確地分配到訓練集或測試集中，你需要在數據集中添加一個唯一的標識符字段。該字段可以是任何類型，例如數字、字符等，并且必須包含唯一值。

第三步：隨機劃分訓練集和測試集 在SPSS中，你可以使用“數據”菜單下的“拆分文件”選項來隨機劃分訓練集和測試集。在“拆分文件”對話框中，你需要選擇“分組變量”，并將ID字段拖放到該位置。然后，你需要選擇將數據集拆分成多少份。例如，如果你想將數據集拆分為2份，則可以在“輸出數據集”選項下選擇“兩部分”。

第四步：保存訓練集和測試集 在拆分完數據集后，SPSS將會生成兩個新的數據集。其中一個是訓練集，另一個是測試集。你需要將這兩個數據集保存到本地磁盤上。你可以使用“文件”菜單下的“保存”選項來保存數據集。

第五步：建立模型 現在，你已經準備好了訓練集和測試集，可以開始建立二元logistic回歸模型了。在SPSS中，你可以使用“回歸”菜單下的“二元logistic回歸”選項來建立模型。在該對話框中，你需要指定響應變量和自變量，并設置其他參數，例如閾值、迭代次數等。

第六步：評估模型性能 建立完模型后，你需要對其進行評估，以確保它具有良好的性能。在SPSS中，你可以使用“分類”菜單下的“交叉驗證”選項來評估模型性能。該方法可以幫助你估計模型的準確性，并驗證其是否具有過度擬合的問題。

總之，在SPSS中進行二元logistic回歸時，你需要將數據集分成訓練集和測試集。這樣可以幫助你評估模型的性能，并檢驗模型是否過擬合或欠擬合。隨機劃分訓練集和測試集是一種可靠的方法，可以幫助你獲得更好的模型準確性。

想深入學習統計學知識，為數據分析筑牢根基？那快來看看統計學極簡入門課程！

學習入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3386?targetId=5647&preview=0

課程由專業數據分析師打造，完全免費，60 天有效期且隨到隨學。它用獨特思路講重點，從數據種類到統計學體系，內容通俗易懂。學完它，能讓你輕松入門統計學，還能提升數據分析能力。趕緊點擊鏈接開啟學習，讓自己在數據領域更上一層樓！