Машинное обучение предсказывает разведется ли семейная пара: все зависит от женщины

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

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
«Фабрику» железного века по производству краски нашли в Израиле: она проработала 500 лет
Наука
В Японии испытали летающие молниеотводы: дроны, которые привлекают молнии
Новости
Шимпанзе впервые попали на видео во время «вечеринки» с алкоголем
Наука
В Госдуме хотят проверять владельцев российских сайтов через Госуслуги
Новости
Физики разработали кубиты с увеличенным временем жизни для квантовых устройств
Наука
Астрономы подтвердили открытие первой «одинокой» черной дыры
Космос
Создан металл, который не теряет прочности при самых экстремальных температурах
Наука
Сколько яиц и кулича можно съесть на Пасху: врачи назвали допустимую норму
Наука
Открыт новый цвет: его невозможно увидеть в обычных условиях
Наука
OpenAI признала, что новые модели o3 и o4-mini стали «галлюцинировать»
Новости
Первый полумарафон с участием роботов-гуманоидов и людей прошел в Китае
Новости
Необычные куличи для космонавтов на орбите приготовили ученые
Космос
На спутнике Сатурна обнаружили аномалию: реки Титана не образуют дельт
Космос
Марсоход обнаружил крупные углеродные отложения на Марсе
Космос
Посмотрите на детальные 3D-модели остатков от взрывов сверхновых
Космос
Крошечные спутники НАСА наблюдали солнечную корону и солнечный ветер
Космос
Хирурги провели пересадку, при которой сердце не переставало биться
Наука
Найдены странные материалы, которые нарушают законы термодинамики
Наука
VR-приложение для снижения тревожности сделали студенты из Чечни
Наука
1 Гб за 3 секунды: китайцы представили флеш-память, которая быстрее оперативки
Новости