《表8 决策树模型预测结果》

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《基于数字挖掘的北京市智慧养老参与意愿的影响因素研究》

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整体来说，数据挖掘模型的决策树模型在正确率、查准率、查全率、AUC、Press’Q方面的结果都好于Logistic回归模型。其中决策树模型的正确率95.1%大于Logistic模型的84.2%，查准率99.3%大于Logistic回归模型的90.3%，查全率93.2%大于Logistic回归模型的84.8%。AUC决策树模型较接近1，且决策树模型的Press’Q值4.01大于Logistic模型的3.92，表明决策树分类方法好于Logistic模型的结果。