- 在线时间
- 0 小时
- 最后登录
- 2009-5-22
- 注册时间
- 2009-5-20
- 听众数
- 0
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 8 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 10
- 积分
- 4
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 4
- 主题
- 1
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 0
升级   80% 该用户从未签到
 |
因变量为驾驶员是否服从交通信息板提供的改道建议;! P Q. \+ b4 t, _; v
; w4 z. s. h% J; X! 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。2 O y9 M$ c7 r0 Y
+ p' i& u. ?7 h5 g+ X2 Q$ t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 \0 Z8 ~/ S6 @6 }1 ?6 B7 T J, q
9 X9 Z% M) _/ n" g( W( L$ 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%。5 z* }, t& l$ B/ ?
7 G9 n. Y, j+ I& ?4 u
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?- C+ ?: K* r; X& \
p, ]; k' W p0 K, l$ c* Z
期待大牛们指教,非常感谢!
) t i: {. g2 n1 i, P# L- K. G |
zan
|