Wissenschaftler analysierten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen Scheidungsdaten und versuchten herauszufinden, was
Die Forscher verwendeten eine Vielzahl von EnsemblesEntscheidungsbäume - Random Survival Forests. Für ihn wurden Daten zu 2038 verheirateten oder zusammenlebenden Paaren erhoben. Es stellte sich heraus, dass die Lebenszufriedenheit sowohl für Männer als auch für Frauen sowie wie viel eine Frau zu Hause arbeitet, die wichtigsten Prädiktoren für den Zusammenbruch der Gewerkschaft waren. Mehrere andere Variablen (wie die Arbeitszeit von Frauen) zeigten ebenfalls Vorhersagekraft.
Wissenschaftler glauben, dass ihr Modell mit ziemlich hoher Genauigkeit vorhersagen kann, ob ein Mann und eine Frau sich trennen oder ihre Vereinigung stark sein wird.
Quelle: Duke University Press