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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;8 [$ o; p: C- o! G8 o6 y
% }' I3 X4 F3 J. Q6 E' [
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。& V, b+ t6 l @0 Q: L" H! l
s: C/ v# q8 e
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%;
+ o5 [! ]/ n. l) l
* m7 Z% s/ h7 P0 I& b- _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%。
4 d; w$ [9 Z- t# d& k 3 [1 O5 B. y M! u' d
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?: y. F" z6 s1 {: Q8 w9 |7 E; o- B. K& o
5 i# H1 H! u; k# L. H0 q2 \
期待大牛们指教,非常感谢!
- j; J( k M4 K. \, x9 p4 K, t/ G- U |
zan
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