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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;5 w* f6 O; Q9 s- j! t& p
' E! B" V- X8 X' v8 l4 D. t; _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。
; g" W6 m: F; v3 V' N/ V; u 5 j9 B7 ?7 F5 w" V
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%;8 Q( E0 \6 ]/ `
+ ~- L; O+ S: W' a+ c
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%。
b% v' Y: D& ?6 y" ?) j 2 }- Q2 v1 Z8 N% n: Q( ?
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" w1 Y$ T, V# d; P# V. g, V @ j3 C; i7 E- T* F
期待大牛们指教,非常感谢!' l& t& h' V1 D6 U, n$ X
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zan
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