cxx
Những lao động nước ngoài yêu cầu vay tiền (foreign = 1) ít tin cậy hơn các lao động Đức vì ˆ 1,3932 . Như ta đã thấy trong suốt giai đoạn thăm dò, các khách hàng sở hữu một ngơi nhà (house = 1) có lẽ có một hợp đồng thế chấp thì ít đáng tin cậy hơn các khách hàng không sở hữu nhà. Điều này được chỉ ra bằng hệ số ˆ 0,4934 0 .
Tỷ số chênh đo sức mạnh của sự kết hợp giữa mỗi biến giải thích và biến phản ứng. Bảng 3.31 so sánh các tỷ số chênh ước lượng với các tỷ số chênh từ phân tích thăm dị. Các tỷ số chênh nhiều chiều này đáng tin cậy hơn các tỷ số chênh một chiều. Chúng đưa ra một mô tả tốt hơn về những mối quan hệ tương tác giữa các biến, vì từng sự kết hợp được điều chỉnh lại bằng việc để ý đến các tác động gián tiếp trên biến phản ứng, các tác động xảy ra thơng qua các biến giải thích cịn lại.
cxxi
Bảng 3.31 So sánh giữa các tỷ số chênh một chiều và các tỷ số chênh nhiều chiều
3.3.4.2 Các mơ hình cây phân lớp
SAS Enterprise Miner cho phép ta làm khớp 2 loại mơ hình cây.
Bây giờ ta xem xét một mơ hình cây CART và chỉ số tính hỗn tạp Gini. Để cắt tỉa, ta tính tỷ lệ lỗi phân lớp trên tồn bộ tập dữ liệu bằng cách sử dụng tham số hình phạt
1
. Điều này có thể được xét như là sự lựa chọn mặc định trong trường hợp khơng có sự cân nhắc khác.
Một biểu diễn đồ thị có thể dễ dàng được xây dựng từ bảng 3.32. Cây này khá phức tạp và có 33 nút cuối. 33 đường đi này trong mơ hình có thể được hiểu như là các quy tắc kết hợp. Tính phức tạp thái quá đã hạ thấp lệ lỗi phân lớp xuống 0,212 đạt được trên tập dữ liệu huấn luyện.
Hầu như tất cả các biến giải thích đều được biểu diễn trong mơ hình cây, ngoại trừ
sex và marital status. Đây là một kết quả đáng kể. Khơng có sự khác nhau về độ tin cậy
theo giới tính hoặc theo tình trạng hơn nhân. Đáng lưu ý là tất cả các đường đi đều khá dài, với các độ dài trong khoảng 4 đến 6.
cxxii