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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本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。
KNN是一种非参数学习算法,这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
在这篇文章中,我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。
众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。
行为风险因素监测系统(BRFSS)是一项年度电话调查。
自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态。
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁,从会员,租赁到归还的整个过程已经自动化。
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
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本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 回答
人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。
本文深入分析了国内外关于股权结构与公司绩效的影响因素
2015年以来,通货膨胀越来越成为我国的重要经济现象。
随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善,我国汽车市场也得到了迅速增长。
我国有大量的资金都流入了房地产行业,同时与其他行业有着千丝万缕的联系,可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。
本项目目标为水泥生产关键生产数据的回归及预测(某一关键温度点的预测)。
投资者最关心的两个问题就是收益率和股息,两者作为公司经营状况的两个重要方面,往往同时出现在投资报告中,二者之间具有较强的关联性。
网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式,亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论,此举带来了良好的效果,目前几乎所有的网站都采用了同样的方式。
随着天气预报技术的发展,数值预报产品日益丰富,预报方法多种多样。
让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。
《精品购物指南》是中国本土经营规模最大、最具影响力的时尚媒体品牌
读取工资数据 在excel中选取数据,复制。
在存在缺失数据的情况下,需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。
这是一份有关消费者对电影市场看法及建议的调查报告
最近我们被客户要求撰写关于租房数据分析的研究报告。利用 python 爬取链家网公开的租房数据
一些标准的图形工具可以极大地帮助理解数据集并评估所建议模型的质量。
近段时间,美国总统大选引起了世界各国的关注。
WeChat Tencent QQ email print 由Haoran Chen撰写 对于两人竞选,因为对
数据量大,数据要进行清洗以及预处理,同时要多方面可视化,要探索多变量对因变量的影响。
本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集中呈现的三个变量之间的关系,特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长度和花瓣宽度的逻辑回归。
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响。
如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ,但我们忘记了_X_ 2,那么 – 在某些情况下 – 对_X_的估计将会有偏差。OVB 需要:cor( X 1, X 2)!= 0 和 cor( X 1, y ) != 0
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。
本文应用R软件技术,通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。
在拟合 GLM(并检查残差)之后,可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性,即将估计值与其标准误差进行比较。
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
在进行交叉验证之前,很自然地说“我会预烧 50%(比如说)我的数据来训练一个模型,然后用剩下的来拟合模型”。
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。
在这个项目中,我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。
线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
该数据与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。
结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法,包括在假设模型中研究变量之间的关系。
GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重,以及他们母亲的其他协变量。
纪录片能够真实、详尽地反映一个地区的风貌,展示经济发展和社会进步。
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。
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对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。
VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。
我们围绕Lasso技术进行一些咨询,帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。
一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系,当市场变动 1%时,我们期望股票会发生多少百分比的变动。
配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中,波动性起着重要作用。
“分位数自回归”,它是对时间序列域的重要扩展。
现在有了对贝叶斯方法的概念理解,我们将实际研究使用它的回归模型。
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
支持向量回归(SVR)是一种回归算法,它应用支持向量机(SVM)的类似技术进行回归分析。
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