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因变量为驾驶员是否服从交通信息板提供的改道建议;* S) `0 c2 B9 o* x5 M
* b' d. F. X& k' t; ^6 c自变量有年龄,性别,驾龄,驾驶频率,对信息版的留意程度,信任程度,对信息板的内容偏好,信息类型偏好等等。
: f9 F0 I& f" A& s4 l+ ~
: H6 b/ d4 m z' q$ X采用Backward:conditional 的建模方法,最后的模型中没有包括内容偏好着一个变量,模型预测正确率为79.6%;
+ o" c6 ^8 b; b: h3 x, F. I1 g
2 \- N8 ?. ?* M0 [随后再强制加入内容偏好这一个变量,新的模型预测正确率为83%。
- R. j2 }7 C; F# L8 u / @8 _, N! S3 A& U/ h( m
按理来说内容偏好着一个变量是因为相关度不高才被删除的,那么强制加入以后的模型精确度应该要低一些,可是为什么预测的正确率反而上升了?9 Y4 L. R r$ j7 S6 t0 g
5 v2 q8 @7 \6 }7 q3 _5 m
期待大牛们指教,非常感谢!! \- `& p6 R+ W/ q5 k$ @
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zan
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