薪资评估：基于职位信息进行薪资预测。

简介：
薪资预测旨在确定特定职位定义的薪水范围及其与职位的差异，这一过程受到多种因素的影响，这些因素包括个人的技能水平、工作经验以及职位的职称等级。 鉴于我们所拥有的可用数据集，我们的目标是评估工作岗位的薪资水平，从而识别驱动薪资的关键特征，并构建模型解决方案，用于预测薪资并以此衡量合理的薪资标准。 具体而言，第一步是加载数据：train_features包含每个工作ID的每个功能的训练数据集，其中包含了工作名称、公司信息、学历水平、专业领域、所属行业、工作经验年限以及距离大都市的距离（以英里为单位）。 train_salaries则包含了每个工作ID对应的薪资数据（即目标变量），同样作为训练数据集。 接下来是数据清理阶段，该阶段包括检查每个数据集的数据类型和大小，识别并处理缺失的数据、重复项、无效数据（例如工资小于等于零）以及潜在的异常值。 低于25百分点范围内的异常值被定义为低于四分位间距的1.5倍；而高于75百分位数范围内的异常值则被定义为1.5倍高于四分位间距的异常值。