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2012-04-23
尝试先做主成分因子分析,再将得到的主成分变量代入逻辑回归模型。得到的整体正确率为68%。
请教:
1. 建模时预测变量有20多个,是否第一步需要先检测变量的重要性?
2. 整体正确率偏低,但不知道是什么原因。
请高手赐教。
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2012-4-23 21:39:00
1. 无所谓检验变量的重要性,应该是显著性吧。
2. 主要原因是
  a. 自变量与因变量之间本来就是这样的关系。
  b. 或者逻辑斯蒂回归模型不太适合刻画自变量与因变量之间的关系。
  c. 或者数据有假。
  d.其他不明原因。
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2012-4-23 21:49:00
kuangsir6 发表于 2012-4-23 21:39
1. 无所谓检验变量的重要性,应该是显著性吧。
2. 主要原因是
  a. 自变量与因变量之间本来就是这样的关系 ...
谢谢高手指教。确实是显著性。
请问,如果不确定最初的变量是否显著,想进行检测,有什么方式吗?(看到有人做关联性分析。)
另外,您能推荐什么相关资料,或者是个例子给我看看吗?
再次感谢!
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2012-4-23 21:59:20
shirem 发表于 2012-4-23 21:49
谢谢高手指教。确实是显著性。
请问,如果不确定最初的变量是否显著,想进行检测,有什么方式吗?(看到 ...
我用的是数据挖掘软件(IBM SPSS Modeler---原SPSSClementine)里“特征选择”节点。
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2012-4-23 22:21:00
kuangsir6 发表于 2012-4-23 21:59
我用的是数据挖掘软件(IBM SPSS Modeler---原SPSSClementine)里“特征选择”节点。
谢谢指点!
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2012-4-24 09:41:26
kuangsir6 发表于 2012-4-23 21:59
我用的是数据挖掘软件(IBM SPSS Modeler---原SPSSClementine)里“特征选择”节点。
尝试了特征选择。
1) 20多个指标仅有4个指标的importance>0.95.
2) 另外,特征选择的结果与逻辑回归模型自带的 variable importance计算的结果不一致。
请教 这是什么原因?
谢谢!
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