二分类glm模型的预测概率对应因变量取值1还是0的概率？

问题1：当前输出的概率对应的类别 #

你当前得到的0.02、0.04这类预测概率是**status == 1（存活）的概率**。
R的glm函数做二项逻辑回归时，若响应变量为0/1数值型变量，默认拟合的是Y=1的发生概率，调用predict(type = "response")返回的就是该概率值。

问题2：该规则是否总是成立 #

这个规则不是全局通用的，分两种场景：

• 若响应变量为数值型0/1：规则固定，type="response"永远返回Y=1的概率
• 若响应变量为因子类型：glm默认将因子的第二个水平（即levels(响应变量)[2]）作为目标事件，返回的是该水平的发生概率。如果你的因子水平顺序是c("1","0")，那么输出的反而是Y=0的概率，和数值型输入的结果相反。

问题3：能否直接指定预测的目标类别 #

predict()函数本身没有参数直接指定目标类别，你可以通过两种方式实现需求：

1. 构建模型前调整响应变量的因子参照水平：用relevel()函数将你不需要的类别设为参照水平，例如想预测Y=0的概率，可以执行train_data$status <- relevel(factor(train_data$status), ref = "1")，再拟合模型，后续predict返回的就是Y=0的概率
2. 直接对预测结果做转换：如果已经得到了Y=1的概率p，那么1-p就是Y=0的概率，无需重新拟合模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fifigoblin