Advertisement

员工离职预测：运用XGBoost、GBDT、LightGBM及NGBoost模型...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了使用XGBoost、GBDT、LightGBM和NGBoost等先进机器学习算法进行员工离职预测的有效性，旨在帮助企业减少人才流失。 员工流失预测项目使用了XGBoost、GBDT、Lightgbm以及ngboost算法来预测员工的离职情况。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 员工离职预测：运用XGBoost、GBDT、LightGBM及NGBoost模型...
    优质
    本研究探讨了使用XGBoost、GBDT、LightGBM和NGBoost等先进机器学习算法进行员工离职预测的有效性，旨在帮助企业减少人才流失。 员工流失预测项目使用了XGBoost、GBDT、Lightgbm以及ngboost算法来预测员工的离职情况。
     
  • 员工离职预测模型分析.docx
    优质
    本文档《员工离职预测模型分析》探讨了利用数据分析技术构建预测模型的方法，旨在提前识别潜在的离职风险因素，帮助公司制定有效的人员保留策略。 本段落旨在通过分析企业员工的特征来预测其离职倾向。利用RapidMiner软件构建模型，并识别影响员工离职的关键因素，例如月收入、加班情况和出差频率等。该研究有助于人力资源部门提前判断哪些员工可能有离职风险，并采取相应的措施留住人才。同时，这一方法也能帮助企业更好地进行选才、育才及管才工作。 在建立预测模型之前，首先对原始数据进行了预处理步骤，包括属性变量的量化处理、约简冗余特征、标准化以及相关性分析等操作。然后指定各属性的角色，并将数据集划分为训练组和测试组以评估模型性能。 本段落中采用了几种不同的机器学习算法来构建预测模型：决策树、随机森林、KNN（k近邻）、逻辑回归及贝叶斯分类器，通过准确率、精度、召回率以及ROC曲线/AUC等指标对这些模型的总体效果进行评价。最终确定了影响员工离职的三个关键特征，并选出了性能最佳的预测模型。此外，还对企业如何应对这些问题提出了建议。
     
  • Python源码精选-员工离职预测模型
    优质
    本项目运用Python编写机器学习算法，构建员工离职预测模型。通过分析历史数据，识别影响员工离职的关键因素，为企业提供降低人员流失率的数据支持和决策参考。 Python源码集锦：员工离职预测模型
     
  • Machine_Learning_Code:《统计学习方法》及常用机器学习模型(GBDT, XGBoost, lightGBM, FFM...)
    优质
    本项目基于《统计学习方法》，实现并应用多种主流机器学习算法（如GBDT、XGBoost、lightGBM和FFM等），旨在加深对这些模型的理解与实践能力。 本项目基于李航博士的《统计学习方法》一书内容进行讲解，并实现其中所有算法；同时涵盖常用的机器学习模型，如GBDT、XGBoost、Light GBM、FM及FFM等，力求将传统机器学习方法融会贯通。 具体章节包括： - 感知机模型：理论讲解与代码实现 - K近邻模型：理论讲解与代码实现 - 朴素贝叶斯模型：理论讲解与代码实现 - 决策树模型：理论讲解与代码实现 - Logistic回归模型：理论讲解与代码实现 - Softmax模型：理论介绍及代码实现 - 最大熵模型：理论讲解和代码实现 - 支持向量机（SVM）：理论讲解以及代码实现
     
  • 员工离职预测数据集
    优质
    该数据集包含企业内部员工信息及历史离职情况，旨在通过分析员工特征和行为模式来预测未来的离职趋势，帮助企业制定有效的人员保留策略。 员工离职预测数据集提供了有关影响员工离职的各种因素的信息，可用于分析并建立模型来预测员工的离职倾向。这些数据可以帮助企业提前采取措施以减少人才流失，并优化人力资源管理策略。
     
  • GBDT实现比较：XGBoost、LightGBM、Catboost分析.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook深入对比了三种流行的GBDT框架——XGBoost、LightGBM和CatBoost，在性能、速度及功能上的差异，提供详细的代码示例与实验结果。 GBDT实现：XGBoost、LightGBM、Catboost对比参考一篇在Kaggle上发布的内容。该文章详细比较了三种流行的梯度提升框架之间的差异，并提供了实用的指导建议，帮助读者选择最适合其需求的算法。
     
  • 员工离职预测的数据集
    优质
    该数据集旨在预测企业中员工的离职趋势，通过分析影响员工离开公司的各种因素，帮助企业制定更有效的员工保留策略。 员工离职预测数据集主要用于分析影响员工离职的各种因素，并通过历史数据建立模型来预测未来的离职情况。这样的研究可以帮助企业采取预防措施减少优秀人才的流失，提高团队稳定性与工作效率。
     
  • XGBoost、LightGBM与LSTM结合的光伏发电量预测模型
    优质
    本研究提出了一种融合XGBoost、LightGBM和LSTM算法的新型光伏电力预测模型，以提升短期发电量预测精度。 本段落涵盖了比赛代码、数据集以及训练后的神经网络模型等内容，并在分析光伏发电原理的基础上探讨了影响光伏输出功率的因素，如辐照度与光伏板工作温度等。通过实时监测的光伏板运行状态参数及气象参数建立了预测模型以预估瞬时发电量，并使用实际发电量数据进行了对比分析来验证该模型的应用价值。 文章分为以下几个部分： 1. 数据探索与数据预处理 - 赛题回顾 - 数据探索性分析和异常值处理 - 相关性分析 2. 特征工程 - 光伏发电领域特征 - 高阶环境特征 3. 模型构建与调试 - 预测模型整体结构 - 基于LightGBM和XGBoost的模型建立及优化调整 - 基于LSTM的模型建立及优化调整 - 多个模型融合策略及总结 4. 总结与展望