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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;/ h; \) Z* G- `; B
# t: c+ X0 T/ z3 ?7 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。0 a* G9 }" f6 Z4 U6 A9 K, A3 ^/ D/ x
( v8 n' D; z4 U( d2 p+ i. s" 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%;
# J1 ^! l; T- `- \+ Z
5 a/ e+ F0 a+ w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%。
( G+ B' A5 y+ {
( m- p& C3 b& I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?! n- X# R6 }0 M3 H, p9 E& \% v% J) Q* c
/ h$ e6 _! h- E3 C期待大牛们指教,非常感谢!" t3 R4 ]# j/ _6 a
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