在利用数据进行了模型拟合后，下一步就是测试模型的表现。测试一个回归模型准确性的好方法是随机挑选两个人：一位共和党人和一位民主党人，然后要求模型根据他们的脸书个人资料预测两人其中谁是共和党人。这是测试准确性的直接方法。想象一下，你遇到了这两个人，他们容许你询问他们的品味和爱好，之后你必须判断哪个人支持哪个政党，那么你觉得你每次都猜对的可能性有多大？
基于脸书数据创建的回归模型拥有很高的准确度。在九次测试中，回归模型有八次准确地判别出脸书用户的政治观点。可以判断一个人是民主党的主要点赞内容是奥巴马和米歇尔·奥巴马（Barack andMichelle Obama)、国家公共广播电台（National Public Radio)、TED演讲（TED Talks）、哈利·波特（Harry Potter）、网站“我太热爱科学了”(I Fucking Love Science)，以及类似《科尔伯特报道》(The ColbertReport）和《每日秀》(The Daily Show)这样的自由主义时事节目。共和党人则喜欢乔治·W.布什、《圣经》、乡村和西方音乐，以及露营。
民主党人喜欢奥巴马和《科尔伯特报道》，共和党人喜欢乔治·W.布什和《圣经》，这并不令人惊讶。于是我从模型中拿掉一些显而易见是民主党人标记的“赞”，然后做了一个新的回归模型，想测试一下它现在的准确性。令我惊讶的是，这个模型的表现与前面一个的差距并不大，准确率仍然达到了85%。现在，它使用了“赞”的组合来确定政治立场。例如，一个喜欢Lady Gaga、星巴克和乡村音乐的人更有可能是共和党人，但一个也喜欢艾丽西亚·凯斯（Alicia Keys）和哈利·波特的LadyGaga粉丝则更有可能是民主党人。使用大量“赞”所获得的多维理解产
第一部分 算在监视我数据做了什么？
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