文件名称:
hr_attrition_proj-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：人力资源分析-员工流失：项目概述
免责声明：数据是虚构的
使用SMOTE创建了一个极端梯度提升模型，以预测员工是否会离开公司（召回率：0.77，准确性：0.88）。
将输出与不带SMOTE的XGB模型进行了比较（调用：0.31，准确度：0.86）。
确定的工作角色-医疗保健代表，工作级别1，工作参与4和商务旅行-非旅行是最重要的因素。
针对每个因素的建议缓解策略（详细信息如下）。
使用的代码和资源
Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，matplotlib，seaborn，XGBoost，sklearn，graphviz，imblearn，集合项目构想： :
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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