在使用新数据集进行purrr::map之后，从glm模型预测概率

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首先，让我们来解释一下问题中涉及到的一些概念和工具。

purrr::map：purrr是一个R语言的包，提供了一组函数，用于函数式编程和迭代操作。其中的map函数可以将一个函数应用于一个列表或向量的每个元素，并返回结果列表。
glm模型：glm是广义线性模型（Generalized Linear Model）的缩写，是一种统计模型，用于建立响应变量和预测变量之间的关系。它可以用于分类和回归问题。

现在，让我们来回答问题。

在使用新数据集进行purrr::map之后，从glm模型预测概率，我们可以按照以下步骤进行：

准备数据集：首先，我们需要准备一个新的数据集，该数据集包含与训练glm模型时使用的预测变量相同的变量。
加载必要的包：我们需要加载purrr和glm包，以便使用map函数和glm模型。
定义预测函数：我们需要定义一个函数，该函数将接收一个数据集作为输入，并使用训练好的glm模型对其进行预测。该函数应返回预测的概率。
使用purrr::map：现在，我们可以使用purrr::map函数，将定义的预测函数应用于新数据集的每个元素。这将返回一个包含预测概率的列表。

下面是一个示例代码，演示如何使用purrr::map从glm模型预测概率：

# 加载必要的包
library(purrr)
library(glm)

# 准备数据集
new_data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3), x2 = c(4, 5, 6))

# 定义预测函数
predict_prob <- function(data) {
  # 加载训练好的glm模型
  model <- glm(y ~ x1 + x2, data = training_data, family = binomial)
  
  # 预测概率
  prob <- predict(model, newdata = data, type = "response")
  
  return(prob)
}

# 使用purrr::map预测概率
predicted_probs <- map(new_data, predict_prob)

# 打印预测概率
print(predicted_probs)

在上面的示例中，我们假设训练好的glm模型已经存在，并且使用了一个二分类问题（因变量为y）。你可以根据你的实际情况进行调整。

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