R 如何绘制变量'；基于glm模型的s预测概率

我想画出glm模型中的每个变量，其中y轴是预测概率，x轴是变量水平或值。 以下是我的代码，我尝试过这样做：

数据：

dat <- read.table(text = "target apcalc    admit   num
     0        0        0         21
     0        0        1         24
     0        1        0         55
     0        1        1         72
     1        0        0         5
     1        0        1         31
     1        1        0         11
     1        1        1         3",  header = TRUE)

我得到了一个奇怪的图作为输出（“索引”在x轴上，而“预测（f，I.var.names=I，newdata=dat，type='response'）”在y轴上。我如何修复代码以获得期望的结果？

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（为了在这里展示，我还不知道声誉）

在运行f时，这里用预测概率绘制所有变量

f<-glm(target ~ apcalc + admit +num, data=dat,family=binomial(link="logit"))

PredProb=predict(f,type='response') #predicting probabilities

par(mfrow=c(2,2))
for(i in names(dat)){
  plot(dat[,i],PredProb,xlab=i)
}

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fAm我正在使用$var.names调用作为模型一部分的变量？我不确定，因此提出了我的问题。非常感谢…510947
for(i in 1:length(f$var.names)){
          plot(predict(f,i.var.names=i,newdata=dat,type='response'))
      }

f<-glm(target ~ apcalc + admit +num, data=dat,family=binomial("logit"))

f

Call:  glm(formula = target ~ apcalc + admit + num, family = binomial("logit"), 
    data = dat)

Coefficients:
(Intercept)       apcalc        admit          num  
     2.2690       3.1742       2.4406      -0.1721  

Degrees of Freedom: 7 Total (i.e. Null);  4 Residual
Null Deviance:      11.09 
Residual Deviance: 5.172        AIC: 13.17

f$var.names
NULL

f<-glm(target ~ apcalc + admit +num, data=dat,family=binomial(link="logit"))

PredProb=predict(f,type='response') #predicting probabilities

par(mfrow=c(2,2))
for(i in names(dat)){
  plot(dat[,i],PredProb,xlab=i)
}