使用分类变量中的相互作用的泊松glm绘制两条曲线

Question

我想知道是否可以在分类变量中使用泊松glm绘制两条曲线。就我而言：

##Data set artificial
set.seed(20)
d <- data.frame(
    behv = c(rpois(100,10),rpois(100,100)),
    mating=sort(rep(c("T1","T2"), 200)),
    condition = scale(rnorm(200,5))
) 

#Binomial GLM ajusted
model<-glm(behv ~ mating + condition, data=d, family=poisson)
summary(model)

在模型中交配（分类）和条件（数字）很重要的情况下

newdata <- d
newdata$condition <- mean(d$condition)
newdata$yhat <- predict(model, newdata, type = "response")
newdata <- newdata[order(newdata$mating),]
plot(newdata$behv~newdata$condition,ylab=c("behv"),
xlab=c("condition"),xlim=c(-3,3))
lines(x = newdata$mating, y = newdata$yhat)

无效，我喜欢在匹配变量和匹配变量中使用T1的曲线和T2的其他曲线 变化由图中的条件变量给出。我将尝试为每个级别的配对变量使用系数选择，但是它也不起作用。有什么想法吗？