请教一个LOGISTIC模型的问题

huangsx05

因变量为驾驶员是否服从交通信息板提供的改道建议;

7 t3 h. p" s: v+ ]8 |8 Z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。
* W- G! j4 v. }2 t
- @0 n) K8 F* `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%；

: F4 N% `' ^7 s0 D2 q1 h! i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%。

% S9 K) G* h* Y& B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？
, ~* G$ R# Y. c1 v6 {2 w
1 `, U$ e# R  ?6 O1 Q6 U1 E7 F期待大牛们指教，非常感谢！
0 l, ~- Y9 F5 E  H0 Y5 c! F9 k5 m  L6 ^7 o# Y

huangsx05

。。。没有人知道么

huangsx05

在帮自己顶一下，期待有人能解决～～

huangsx05

再顶一次。。。