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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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? |
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