長期的な関係コミットメントに関して意思決定に影響を与える主な要因の1つは、運用上の不確実性です。これは、将来何が起こるのか、そして出来事がどのように展開するのかについての明確さの欠如を指します。今日の世界では、人々は経済の不安定、政治的動乱、環境の変化、社会的動乱など、多くの不確実性に直面しており、長期的な関係に関する彼らの決定に影響を与える可能性があります。将来について確実性が保証されていない場合、人々は未知の恐れから永久的な約束をすることを躊躇するかもしれません。どこに着陸するか、または途中で支援システムがあるかどうかを知らずに暗闇に飛び込むようなものです。
カップルがこれらの問題に対処し、公然とコミュニケーションを取り、潜在的な結果を計画するために協力することが重要です。人生を変える約束をする前に、個人は自分の目標、価値観、優先順位を考慮しなければなりません。
彼らは子供を持つことを望むかどうか、財政を共有するか、家族の近くに住んでいる必要があります。また、雇用の喪失、健康上の問題、自然災害など、制御できないものもあることを認識することも重要ですが、今後の計画はこれらのリスクを軽減するのに役立ちます。信頼、完全性、透明性は、運用上の不確実性を管理し、強力なパートナーシップのための堅固な基盤を構築する上で重要な役割を果たします。
この行の後に挿入され、記事の内容とタスクの要件を分離します。
長期的な関係コミットメントに関しては、運用上の不確実性が意思決定に影響を与える可能性があり、疑念、恐怖、躊躇を引き起こします。これらの要因を認識し、協力し、効果的にコミュニケーションし、可能なシナリオの計画を立てることで、カップルはこれらの不確実性を克服し、強力なパートナーシップのための強力な基盤を作ることができます。
コード
import pandas as pd
import import MLPClassifier
sklearn。metricsからPandas data frame
Df （'data。csv'）
トレーニングとテストセットにデータを分割する
X_train、 X_test、 y_train、 y_test train_test_split（df 'x'、 df 'y'、 test_size 0。2）
トレーニングセットの列車ニューラルネットワークモデル
MLPClassifierモデル（）
Model。fit （X_train、 y_train）
Test Setの予測
model。predictの予測 （X_test）
印刷分類レポート
印刷（classification_report （y_test）
印刷精度
印刷（accuracy_score （y_test)）
運用上の不確実性は長期的な関係コミットメントの決定にどのように影響しますか？
研究者によると、人々は、自分の個人的な欲望、社会規範、文化的期待など、長期的な関係にコミットする意欲を評価する際に、いくつかの要因を検討する傾向があります（Smith&Jones、 2018）。コミットメントに関連した決定は、しばしば将来起こるかもしれない出来事の予測不能のために恐怖の感情によって影響される（Li et al。