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
Ученые впервые наблюдали, как орангутанг занимается самолечением
Наука
SpaceX не смогла скрыть полет ракеты над Россией: в сети публикуют фото
Космос
Зонд «Эйнштейн» показал первую партию редких космических фото
Космос
Миссию по доставке образцов с загадочной стороны Луны запустили в Китае
Наука
Ученые подтвердили ключевые события из Библии
Наука
Недалеко от нас есть планета, где ветер дует быстрее пули
Космос
Найден необычный способ бороться с хроническим стрессом
Наука
Посмотрите на самый редкий торнадо, который пронесся над США
Наука
Над Землей пролетел астероид, который вращался быстрее всех остальных
Космос
Ученые показали лицо женщины, которая жила 75 000 лет назад
Наука
Анализ генов показал, как древние водоросли вышли на поверхность планеты
Наука
Древняя технология поможет вырастить растения на Марсе, считают ученые
Космос
Физики из MIT добились рекордной близости между атомами для квантовых исследований
Наука
В Германии на ветряную электростанцию впервые установили деревянные лопасти
Новости
Инженеры разработали искусственную пиявку для безболезненного забора крови у детей
Наука
Solar Orbiter запечатлел «пушистую» корону Солнца в завораживающих деталях
Космос
Китай отправляет миссию на обратную сторону Луны: как смотреть онлайн
Космос
ИИ нашел асимметрию материи и антиматерии на Большом адронном коллайдере
Наука
TikTok вернулся в Россию? Что известно прямо сейчас
Новости
В Японии разработали устройство 6G, которое передает данные со скоростью 100 Гбит/с
Новости