目录前言课题背景和意义实现技术思路变量分析数据导入构建机器学习模型1. 1 复制数据删除不需要的变量1.2 列变量属性分类实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节
目录1.预测函数2.判定边界3.成本函数4.梯度下降算法过拟合与欠拟合解决过拟合正则化1.线性回归模型正则化1.逻辑回归模型正则化 逻辑回归算法的名字虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的算法。 1.预测函数需要找出 一个预测函数模型，使其值输出在[0,1]之间。然后选择一个基准值，如0.5，如果算出来的预测值大于0.5，就认为其预测值为1，反之则其预测值为0。 选择S
大数据使企业能够确定变量，预测自家公司的员工离职率。”——《哈佛商业评论》2017年8月“员工流失分析就是评估公司员工流动率的过程，目的是预测未来的员工离职状况，减少员工流失情况。”——《福布斯》2016年3月进群：548377875即可获取数十套PDF哦！import pandas as pd
hr = pd.read_csv('HR.csv')
col_names = hr.columns.t
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2023-06-16 10:19:56
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员工离职预测一. 题目描述二. 数据说明三. 步骤实现1.导入并查看2.数据探索性分析3.数据处理4.模型分析5.结果分析(1) 可视化的结果分析(2）特征选择结果分析(3)多模型交叉验证结果分析 一. 题目描述员工是否准备离职是困扰用人单位的问题，其关系到单位业务的开展及新人员的招聘，及时的分析出有离职倾向的员工成为关键的因素。数据主要包括影响员工离职的各种因素（工资、出差、工作环境满意度、工作
先去掉些不要的列。（2）Attrition：员工是否已经离职，数量和部门的关系。薪酬水平与离职率的叠加条形图。注意，对象为object类型，会导致后面运行出错，发现，改变样本和测试集比例会影响分数，——————得到结果。refer灵感:https://www.colabug.com/4055159.htmlone-hot编码——：https://blog.csdn.net/lujiandong1/
原创
2018-09-07 17:38:03
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作者 | 真达、Mika【导读】今天教大家如何用 Python 写一个员工流失预测模型。Show me data，用数据说话。今天我们聊一聊 员工离职。点击下方视频，先睹为快：
说道离职的原因，可谓多种多样。人们归总了两点：1. 钱没给到位2. 心受委屈了有人离职是因为“世界那么大，我想去看看”，也有人觉得“怀有绝技在身，不怕天下无路”。 另一方面，员工离职对于企业而言有什
文章目录基于决策树算法实现员工离职率预测一、引入工具包二、数据加载三、数据预处理3.1 重复值处理3.2 缺失值处理3.3 异常值处理四、特征选择4.1 删除明显无关特征4.2 查看数值型特征相关性4.3 类别型特征探索性分析五、特征工程类别型特征转换六、模型训练6.1 切分特征和标签6.2 样本不均衡问题6.3 切分训练集和测试集6.4 模型训练6.5 模型评估6.6 使用网格搜索寻找最优参数对
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2023-10-27 09:50:38
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分类预测模型：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机概述一、预处理测试集二、使用决策树进行分类(分别基于信息增益和基尼指数)1.引入库和加载数据2.数据预处理对非数值型特征进行编码提取特征和目标变量3. 使用信息增益构建决策树4. 使用基尼指数构建决策树5. 预测并获取分类结果6. 可视化处理7. 结果展示准确度：信息增益决策分类树基尼指数决策分类树三、基于朴素贝叶斯的分类器模型1.导包和数据预处理2.
案例:员工流失是困扰企业的关键因素之一,在这次的分析中我将分析以下内容: 对一些重要变量进行可视化及探索分析,收入,晋升,满意度,绩效,是否加班等方面进行单变量分析 分析员工流失的因素,探索各个变量的影响度 构建有效的模型来预测员工是否会离职数据集主要分析的字段## Attrition 是否离职 需要预测的结果变量
## Gender 性别
## Age 年龄
## Educat
简述员工离职是每一家企业都要面对的问题，特别是优秀人才离职会对企业发展造成一定影响，员工离职风险主要包括以下几个方面，关键技术或商业秘密泄露 、客户流失 、 岗位空缺、 集体跳槽 、企业稳定性降低。如果能够在员工离职前及时预测员工离职倾向，一方面可以针对优秀人才执行挽留策略，提升业务稳定性，另一方面可以执行针对特定人群的离职审计，加强企业安全防护，因此如何降低员工离职率，在员工离职前主动检测员工离
上一章学了决策树——员工离职预测模型搭建，这一章将通过模型参数调优寻找出最佳决策树。上一章模型搭建代码如下：# 1.读取数据与简单预处理
import pandas as pd
df = pd.read_excel('员工离职预测模型.xlsx')
df = df.replace({'工资': {'低': 0, '中': 1, '高': 2}})
# 2.提取特征变量和目标变量
X = df.d
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2023-06-16 10:16:35
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范例题目： 建立一个逻辑回归模型预测一个学生是否通过研究生入学考试。N表示训练集中学生个数，Score1、Score2、 Score3、 Score4是N维数组，分别表示N个学生研究生初试、专业课复试、英语面试成绩、专业课面试成绩。Admitted是N维{0,1}数组，1代表被录取，0代表未被录取。给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过
sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】 文章目录1.线性逻辑回归2.非线性逻辑回归3.乳腺癌数据集案例 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ
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2023-06-28 14:14:32
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Logistic Regression 基础Logistic Regression 沿用了 Linear Regression 的思路和想法，通过使用线性关系拟合得到真实的函数关系。同样的，如果模型结果表现不好，可能是超参数没调好，或者是训练集的特征没处理好（可以多构造一些特征，将线性特征构造成为非线性特征之类的）。由于用Linear Regression 求得的解范围是 正无穷 到 负无穷，而最
前言上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题目录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应用4. 总结正文在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"
本次旨在与自己对于特征选择提取及机器学习进行一个简单的总结，更可以加深自己对于机器学习的步骤和原理的理解。首先对于数据来说有两个文件，train.csv 测试集 和test.csv 训练集import pandas as pd
train=pd.read_csv('./train.csv',index_col=0)
test=pd.read_csv('./test.csv',inde
## 逻辑回归预测
### 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测离散型的输出变量。与线性回归不同，逻辑回归的输出是在0和1之间的概率值，表示属于某一类别的概率。
逻辑回归的基本原理是通过拟合一个逻辑函数，将输入特征映射到0和1之间的输出值。逻辑函数通常采用sigmoid函数，其形式为：
$$
h_\theta(x) = \frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}
员工离职预测模型背景介绍模型搭建数据准备检查是否存在缺失值和异常值处理缺失值处理异常值检验数据预处理构建模型验证模型，找到相关变量分析步骤以及主要发现应用与测试集总结 数据集可以在我发布的资源里面找到背景介绍员工离职预测 为什么我们最好和最有经验的员工过早离职？数据来自Kaggle(大数据机器学习网站）中的，想并尝试预测下一个什么样的有价值的员工将离开。通过分析数据，了解影响员工辞职的因素有哪些
机器学习篇-逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回
理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。 逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。常见的分类回归场景有：通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量
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2023-06-30 10:40:29
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