《表4 模型预测结果比较：基于支持向量机的养老保障满意度非线性模型》

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《基于支持向量机的养老保障满意度非线性模型》

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基于上述5个变量的二元逻辑回归分类模型对测试集、以及养老保障满意度水平为1分、3～8分、10分得样本进行理论预测。训练集、测试集预测结果见表4。模型对养老保障满意度水平1～10分样本预测结果示于图2，含类标值“2”样本数目依次为91、15、128、199、609、663、773、966、102、667；其含量（%）依次为21.7、22.7、25.2、36.5、37.4、51.6、66.6、76.3、76.1、78.8。按照实际情况，养老保障满意度水平分数值越高，满意度也越高，样本集中含类标值“2”样本分数也应该依次升高。但养老保障满意度水平为8分、9分的样本集中，含类标值“2”样本分数分别是76.3、76.1，前者高于后者，与实际情形不符。因此采用SVM进一步建模。