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第四節 決策樹分析
本研究認為不同地區的生活行態與文化環境和反應變數(是否願意參與競選 造勢)有顯著的差異，從第一節的探索性分析當中發現，不同的地區表現影響是 否願意參與競選造勢活動，因此在建構決策樹之前，將樣本區分為「都市」和「非 都市」兩筆資料，都市包含核心都市和一般都市，而非都市包含新興市鎮、傳統 產業市鎮、一般鄉鎮和高齡暨偏遠鄉鎮，之後分對這兩筆資料樣本建構決策樹，
目的為增加模型的解釋能力。圖 4-14 為都市與非都市的參與意願比例，觀察發 現非都市民眾有 24.31%的受訪者比例願意參加選舉競選造勢活動，而都市民眾 的參與意願較低僅有 17.66%。
圖 4-14 都市與非都市的比較
接下來的分析將資料區分為都市以及非都市樣本分別建模，詳細的模型串流 如圖 4-15，首先使用 Select 節點將樣本區分為都市以及非都市，下一步使用 Filter 節點進行變數過濾，接下來用 Type 節點定義變數屬性，為了能驗證模型的好壞，
利用 Data Partition 節點來產生訓練集資料(Training Data)和測試集資料(Testing Data)，做為檢驗模型的配適結果。決策樹分類之前需先進行抽樣，由於樣本比 例不均衡，決定使用過度抽樣(Oversampling)方法，使用 Generate 節點產生一比 一的樣本進行決策樹分類。
24.31%
17.66%
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
非都市 都市
願意
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圖 4-15 模型串流
表 4-14 為決策樹分類所使用的變數整理，目標變數為是否願意參與競選造 勢，而輸入變數一共五大類分別為基本資料、傳播媒體、社交行為、個人特質和 公民素養。
表 4-14 模型輸入變數整理 目標變數
是否願意參與競選造勢 輸入變數
基本資料 傳播媒體 社交行為 個人特質 公民素養
地區 傳播_1(報紙) 社交行為總指標 個人特質總指標 公民素養總指標 性別 傳播_2(網路新聞) 社交依賴被動性 謹慎思考性 政府信任度
年齡 傳播_3(雜誌) 社交封閉性 樂觀取向性
婚姻狀況 傳播_4(廣播) 生活滿意度 教育程度 傳播_5(電視)
子女個數 行業 每月平均收入
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一、決策樹：都市
首先從 2,000 筆有效樣本當中選出地區為都市的受訪者一共 1,025 人，使用 決策樹方法 QUEST、C&R Tree、CHAID 和 C5.0 等四種方法建構，由圖 4-16 可 發現決策樹 QUEST 的表現最佳，從測試集資料中其正確判斷率為 85.58%，是所 有方法當中最高的，且根據 AUC(Area Under Curve)的結果為 0.848 表現良好，
具有顯著的預測解釋能力。
圖 4-16 決策樹測試集資料比較(都市)
最後選擇決策樹 QUEST 節點，詳細的串流如圖 4-17 所示，在樣本節點後方 連接決策樹 QUEST 節點，執行之後輸出金塊結果。
圖 4-17 決策樹 QUEST 節點
圖 4-18 為決策樹 QUEST 選擇的重要變數圖，明顯發現公民素養總指標(公 民素養主成份 1)的重要性遠遠超過其他解釋變數，其他重要變數包含看每週看報 紙頻率(傳播_1)、個人特質總指標(個人特質主成分 1)、每月平均收入、年齡和子 女人數。
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圖 4-18 決策樹 QUEST 重要變數圖(都市)
詳細的決策樹分類結果如圖 4-19 所示，從最後的分支點可觀察出，都市的 受訪者若其公民素養總指標(公民素養主成分 1)大於 0.617 有 85%的比例願意參 與選舉造勢活動，而公民素養總指標(公民素養主成分 1)小於等於 0.617 的有 87%
的比例不願意參與選舉造勢活動，決策樹當中公民素養總指標相當重要，意即都 市民眾對於政治的立場與態度，以及是否積極參與公共事務，決定了是否會願意 參與競選造勢活動，以都市民眾而言，平常生活當中的公民素養即可判斷，其他 外在條件像是基本資料、傳播媒體、社交行為或個人特質等變數的表現和公民素 養總指標相比之下並不明顯。
圖 4-19 決策樹 QUEST 模型(都市)
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根據最後的測試集資料配適結果如表 4-15 所示，正確預測的結果為 285 人，
錯誤預測的結果為 48 人，而預測為不願意的人當中有 94%的正確比例，但在預 測願意的比例僅有 62%的預測正確率。
表 4-15 判斷矩陣表(都市)
測試集資料 預測結果
不願意 願意
真實結果 不願意 225 36
願意 12 60
從整體正確判斷率的結果顯示，訓練集資料和測試集資料的正確率差異不大，
無明顯的過度配適，且測試集資料的正確判斷率可達 85.59%，有顯著的預測效 果，詳細如表 4-16 所示。
表 4-16 正確判斷率(都市)
訓練集資料 測試集資料 正確比例 85.38% 85.59%
錯誤比例 14.62% 14.41%
二、決策樹：非都市
從 2000 筆有效樣本當中選出地區為非都市的受訪者一共 975 人，並使用決 策樹方法 QUEST、C&R Tree、CHAID 和 C5.0 等四種方法建構，在建構之前先 進行模型比較，由圖 4-20 顯示決策樹 C&R Tree 的表現最佳，在測試集的正確判 斷率而言表現最好其正確比例為 83.54%，從 AUC(Area Under Curve)的結果為 0.846，顯示具有良好的預測能力，之後選擇決策樹 C&R Tree 進行分類。
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圖 4-20 決策樹測試集資料比較(非都市)
最後選擇決策樹 C&R Tree 節點，詳細的串流如圖 4-21 所示，在樣本節點後 方連結決策樹 C&R Tree 節點，執行之後輸出金塊結果。
圖 4-21 決策樹 C&R Tree 節點
圖 4-22 為決策樹 C&R Tree 的重要變數整理，顯示公民素養總指標(公民素 養主成份 1)為最重要的變數，接下來重要程度依序為每周看電視的頻率(傳播_5)、
社交依賴被動性 (社交行為主成份 2)、看網路新聞頻率(傳播_2)等，顯示上述變 數對是否願意參與競選造勢活動有顯著關聯，接下來會選擇這些重要變數進行決 策樹 C&R Tree 的建構。
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圖 4-22 決策樹 C&R Tree 重要變數圖(非都市)
圖 4-23 為決策樹 C&R Tree 的預測結果，觀察非都市受訪者其公民素養總指 標(公民素養主成分 1)在 1.369 以上，有 98%比例的受訪者願意參與競選造勢活 動，若公民素養指標(公民素養主成分 1)介在 0.391 和 1.369 之間，且每週關注網 路新聞 1.5 次以下的受訪者有 82%比例願意參與競選造勢；相反的若其公民素養 總指標(公民素養主成分 1)小於 0.391 且每週看電視四天以上，有 89%的受訪者 比例不願意參與競選活動。
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圖 4-23 決策樹 C&R Tree 模型(非都市)
最後的判斷結果整理成表 4-17，在預測不願意參與競選造勢的當中正確率高 達 92%，表現十分突出顯示模型可正確辨別不願意參與競選造勢的特徵，但在預 測願意參選的樣本當中，預測能力較差。
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表 4-17 判斷矩陣表(非都市)
測試集資料 預測結果
不願意 願意
真實結果 不願意 207 34
願意 18 57
最後將整體的正確判斷率百分比計算如表 4-18，在測試集資料當中正確判斷 率為 83.54%，和訓練集資料的正確判斷率相比之下差異不大，無顯著的過度配 適，說明模型有良好的預測能力。
表 4-18 正確判斷率(非都市)
訓練集資料 測試集資料 正確比例 85.79% 83.54%
錯誤比例 14.21% 16.46%
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第伍章 結論與建議
第伍章為結論與建議，第一節將根據第四章實證分析的結果整理最後結論，
而第二節會依照結論擬訂建議，提供相關單位參考。