数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。
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在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?
在之前的文章中,我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。
本文介绍简化模型构建和评估过程。
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。
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