以鸢尾花数据集前100行为例，是一个二分类的结局，建立sepal.length对species的线性回归模型：
mod <- glm(Species~Sepal.Length,data = iris[1:100,],family = 'binomial')
pred <- predict(mod,newdata = iris[1:100,],type = 'response')
返回的结果：（显示一部分）
1 2 3 4
0.165793673 0.066371931 0.024798254 0.014980608
5 6 7 8
0.106236800 0.481599353 0.014980608 0.106236800
9 10 11 12
0.005410589 0.066371931 0.481599353 0.040783566
应该怎么操作，才能让这些0.几几的概率值，变成0或者1，或者“setosa""versicolor"这样具体的结果呢？
如果用if_else(v>0.5,'setosa','versicolor')这样感觉好傻
