Итальянские ученые использовали технику машинного обучения для прогнозирования расторжения брака. Результаты исследования опубликованы в журнале Demography.
Удовлетворенность жизнью обоих партнеров и доля женщин в работе по дому оказались наиболее важными предикторами распада супружеской пары. Это выяснили ученые в ходе нового исследования. Они использовали технику машинного обучения для анализа данных о 2 038 супружеских или сожительствующих парах, которые приняли участие в немецком социально-экономическом опросе. За парами наблюдали в среднем в течение 12 лет, всего было проведено 18 613 наблюдений. За период наблюдения распались 914 пар (45%).
Ученые использовали данные, чтобы научится прогнозировать развод супругов или распад пары в отношениях. Для этого они использовали технику машинного обучения Random Survival Forests (RSF). Ее особенность в том, что она подходит для управления и анализа большим количеством независимых переменных в обычных моделях. Всего ученым пришлось учесть 35 независимых переменных, что было бы очень проблематично в регрессионной модели.
К переменным с наибольшей прогностической способностью относятся удовлетворенность жизнью обоих партнеров, доля женщин в работе по дому, семейное положение (т. е. брак или сожительство), рабочее время женщины, уровень открытости женщины и уровень экстраверсии мужчины. Анализ также показал, что многие переменные взаимодействуют сложным образом. Например, когда удовлетворенность жизнью у мужчины была высокой, этот же показатель у женщины постоянно увеличивал шансы союза на выживание. Но когда удовлетворенность жизнью мужчины была низкой, связь между удовлетворенностью жизнью женщины и прочностью союза падала.
Читать далее
Самое большое генеалогическое древо человечества показало историю нашего вида
Физики воссоздали способности Т-1000 из «Терминатора-2» в лаборатории
Ученые, возможно, нашли недостающее звено между одноклеточными и клетками человека