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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;7 I( { P. W% |+ L
& }% r# y4 A# n. B1 D* V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。
% L! W4 e8 [* b! ` i$ t7 d F* {
. A0 d7 Y0 L b% ]# ~3 v7 p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 m2 _' `. H& Y9 K- r4 Z
. x3 X0 c4 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%。2 H7 O$ ~4 m. ]" q, k4 {
9 `; n, S, I$ p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 ]8 `- E+ v+ T' o: k
3 b& n0 [+ x; {: L) ?期待大牛们指教,非常感谢!/ }' p6 r$ B# v9 P2 @1 ~% I1 W9 z
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zan
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