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婚外情预测

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我不太了解婚外情预测，《 R语言实战》第二版，p287

对于大多数人来说，概率思考比使用优势比率更直观。使用predict（）函数，您可以观察预测变量对每个级别的结果概率的影响。首先创建一个包含感兴趣的预测变量值的虚拟数据集，然后对数据集使用predict（）来预测这些值的结果概率

我们使用这种方法来评估结婚分数对婚外情概率的影响。首先婚外情预测，创建一个虚拟数据集，将年龄婚外情预测，结婚年龄和宗教信仰设置为其平均值佛山证据调查公司，并且结婚分数范围从1到5

> testdata <- data.frame(rating = c(1, 2, 3, 4, 5),
+                        age = mean(Affairs$age),
+                        yearsmarried = mean(Affairs$yearsmarried),
+                        religiousness = mean(Affairs$religiousness))
> testdata$prob <- predict(fit.reduced, newdata=testdata, type="response")
> testdata
  rating      age yearsmarried religiousness      prob
1      1 32.48752     8.177696      3.116473 0.5302296
2      2 32.48752     8.177696      3.116473 0.4157377
3      3 32.48752     8.177696      3.116473 0.3096712
4      4 32.48752     8.177696      3.116473 0.2204547
5      5 32.48752     8.177696      3.116473 0.1513079

接下来，使用测试数据集来预测相应的概率

> testdata$prob <- predict(fit.reduced, newdata=testdata, type="response")
> testdata
   rating age yearsmarried religiousness      prob
1 3.93178  17     8.177696      3.116473 0.3350834
2 3.93178  27     8.177696      3.116473 0.2615373
3 3.93178  37     8.177696      3.116473 0.1992953
4 3.93178  47     8.177696      3.116473 0.1488796
5 3.93178  57     8.177696      3.116473 0.1094738

从这些结果可以看出，当婚姻分数从1（非常不开心）变为5（非常幸福）时佛山正规找人公司，婚外情的概率从0.53降低到0.15（假设年龄，婚姻和宗教信仰保持不变）。让我们再次看看年龄的影响：

> testdata <- data.frame(rating = mean(Affairs$rating),
+                        age = seq(17, 57, 10), 
+                        yearsmarried = mean(Affairs$yearsmarried),
+                        religiousness = mean(Affairs$religiousness))
> testdata$prob <- predict(fit.reduced, newdata=testdata, type="response")
> testdata
   rating age yearsmarried religiousness      prob
1 3.93178  17     8.177696      3.116473 0.3350834
2 3.93178  27     8.177696      3.116473 0.2615373
3 3.93178  37     8.177696      3.116473 0.1992953
4 3.93178  47     8.177696      3.116473 0.1488796
5 3.93178  57     8.177696      3.116473 0.1094738

在这里可以看到佛山正规调查公司，当其他变量保持不变并且年龄从17岁增加到57岁时，婚外情的概率将从0.34降低到0.11。使用这种方法，您可以探索每个预测变量对结果概率的影响