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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;
0 k6 `8 l5 b2 s6 w. s! v g$ E5 S% B5 c. m
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。
8 [8 Z! l2 m! N# J+ X , `9 `6 A, j1 H. T1 {+ s
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%;
6 x9 e8 |+ `- v; d
3 F& G3 v) g1 I4 C- A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%。5 X0 e; Y" i) a$ N. t# R. e
+ p$ }; D! x9 u" G; q+ 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?4 h" v% R/ h& s
. J* V f$ [! g( c6 v
期待大牛们指教,非常感谢!# v( F$ {# o* s8 \- @2 [) y7 O
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zan
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