glm.probs=predict(glm.fit,type = "response") glm.probs[1:10] contrasts(lable)

您的问题是关于 R 语言中的逻辑回归模型的预测和对分类变量进行对比的方法。下面是回答：

在 R 语言中，使用逻辑回归模型 glm.fit 对数据进行拟合后，可以使用 predict 函数来进行预测。其中，参数 type = "response" 表示输出的结果为概率值，即预测为正例的概率。具体命令如下：

glm.probs = predict(glm.fit, type = "response")

这将返回一个向量 glm.probs，其中包含了每个观测值的预测概率。如果您想查看前 10 个观测值的预测概率，可以使用以下命令：

glm.probs[1:10]

另外，如果您想对分类变量进行对比，可以使用 contrasts 函数。具体命令如下：

contrasts(lable)

其中，lable 为需要进行对比的分类变量。这将返回一个矩阵，其中包含了该分类变量各个水平之间的对比结果。需要注意的是，这些命令的输出结果可能因为数据不同而有所不同。