一个小伙子运用机器学习技巧巧觅真爱，结局会是如何呢？

首先，我们将精确概率法(Fisher’s Exact Test)对目标约会变量和所有的说明变量进行分析，发现其中有 3 个变量影响最为显著：

• 健身：定期去健身房或运动的人有女朋友的概率会高出两倍以上(P值=0.02)

• 眼镜：不戴眼镜的人有女朋友的概率比戴眼镜的人会高出 70%(P值=0.08)

• 自信：有自信心的人有朋友的概率更高(P 值=0.09)

小哥哥对戴眼镜与否影响这么大感到很意外，好奇是不是因为戴眼镜一般会给人产生「书呆子」的印象。

所以小哥哥又查了些资料，发现还真有这么一回事，有篇研究论文讲到大多数人认为不管男性还是女性，戴眼镜会降低自身吸引力。

有些变量对于能否成功约会可能比较有预测力，不过很难确定，因为样本较小：

• 留学生比加拿大本地学生的约会成功率要高

• 亚洲人和其它人种相比约会机会更少
  

纵览其它因素，虽然女生很少，计算机专业的男生似乎并不处于劣势；剩下的变量(身高/事业/有趣性/社交性/时尚/居住地)这些和成功约会的关系不是很大，毕竟约会只是确认关系的第一步，很少有年轻人想得太远太复杂。

本次实验的完整结果：

接着我们检查各变量之间的关系，这可以帮我们识别出不正确的模型假设。

红色表示正相关，蓝色表示负相关

只展示统计显著性 <0.1 的相关性，因此大部分变量之间的关系为空白。

从图中看起来 { 有女朋友，看起来自信，去健身房，不戴眼镜 } 有相互关系。用这些数据训练后的模型也会反应这些偏差，未来我也会扩大调查范围，收集更多数据。