楼主: lg21c
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[Clementine数据挖掘] CHAID决策树中为什么使用 Bonferroni 方法调整显著性值? [推广有奖]

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lg21c 发表于 2011-8-14 17:27:01 |AI写论文

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CHAID决策树中为什么使用 Bonferroni 方法调整显著性值?Clementine帮助中讲到:“检验预测变量的各种类别组合时调整显著相关值。显著相关值可基于检验次数进行调整,而检验次数直接与预测变量的类别数及测量等级相关。通常需要选中此选项,因为它可以更好地控制假阳性错误率。禁用此选项将提高您的分析能力以找到真差分,但以增加假阳性率为代价。建议您禁用此选项,尤其对于较小的样本。”为什么它可以更好地控制假阳性错误率?
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关键词:Bonferroni CHAID FERR err 决策树 测量 能力 样本

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lg21c 发表于 2011-8-14 17:27:52
或请老师推荐系统讲解的ppt

藤椅
ruiqwy 发表于 2011-8-15 00:54:20
这个请看CHAID决策树有关的书或者文献。
R is the second language for me!Using R is standing on the shoulders of giants!   Let\'s use R together!

板凳
lg21c 发表于 2011-8-15 06:21:21
ruiqwy 发表于 2011-8-15 00:54
这个请看CHAID决策树有关的书或者文献。
请老师推荐相应的文献

报纸
ruiqwy 发表于 2011-9-10 01:31:05
可以看一下韩家为老师或谢邦昌老师的书,搜索一下就知道了
R is the second language for me!Using R is standing on the shoulders of giants!   Let\'s use R together!

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