10.3969/j.issn.2095-2163.2023.06.028
基于Logistic回归与决策树的员工数据可视化与离职预测研究
通过对员工离职的数据集进行可视化,可以发现员工的离职与许多因素有关,这意味着运用机器学习方法对员工离职进行预测是可行的.实验对数据集中的文本内容进行赋值,并计算了不同因素与离职与否之间的相关系数.基于赋值后的数据集,构建了逻辑回归模型,该模型可以根据给定的员工情况输出员工离职的概率.经对 7 种模型的优化与对比结果表明,优化后的决策树算法的准确性最高.
Logistic回归、决策树、机器学习、员工离职预测
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F272.92;TP181(企业经济)
2023-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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