Comprender las predicciones de la regresión logística.

Mis predicciones provenientes de un modelo de regresión logística (glm en R) no están delimitadas entre 0 y 1 como esperaba. Comprendo la regresión logística es que los parámetros de entrada y modelo se combinan linealmente y la respuesta se transforma en una probabilidad utilizando la función de enlace logit. Como la función logit está limitada entre 0 y 1, esperaba que mis predicciones estuvieran limitadas entre 0 y 1.

Sin embargo, eso no es lo que veo cuando implemento la regresión logística en R:

data(iris)
iris.sub <- subset(iris, Species%in%c("versicolor","virginica"))
model    <- glm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data = iris.sub, 
                family = binomial(link = "logit"))
hist(predict(model))

En todo caso, la salida de predicción (modelo) me parece normal. ¿Alguien puede explicarme por qué los valores que obtengo no son probabilidades?

El predict.glmmétodo por defecto devuelve los predictores en la escala del predictor lineal. Es decir, todavía no han pasado por la función de enlace.

Tratar

hist(predict(model, type = "response"))

en lugar