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，sea