Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere.
TL;DR:
TL;DR: используйте машинное обучение для прогнозирования увольнения сотрудников и принятия превентивных мер. Собирайте исчерпывающие данные о сотрудниках, такие как образование, зарплата, опыт и информация от руководителей. Используйте EDA для определения характеристик, способствующих увольнению сотрудников, таких как низкий уровень JobLevel, MonthlyIncome, YearAtCompany и TotalWorkingYears. Используйте алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия и классификатор случайного леса, для анализа данных. Иметь точность 83,90 % при прогнозировании сотрудников, которые останутся.
Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
Блог Увольнение сотрудников является серьезной проблемой для любой организации по управлению персоналом (HR), поскольку это может привести к потере опыта, производительности, репутации клиентов, затратам на найм и обучению. ИИ может помочь автоматизировать и решить некоторые из этих проблем. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как шаг за шагом создать проект машинного обучения на Python для прогнозирования увольнения сотрудников. Прежде всего, отдел кадров должен собирать исчерпывающие данные о каждом сотруднике, такие как его образование, зарплата, опыт и т. д. Нам также нужны данные от руководителей, такие как их производительность, отношения и продвижение по службе. Получив эти данные, мы можем использовать их для прогнозирования склонности сотрудника к увольнению и принятия превентивных мер. После сбора данных важно выполнить исследовательский анализ данных (EDA). Это поможет нам определить любые корреляции между данными, например тот факт, что работники с низким уровнем работы, месячным доходом, количеством лет в компании и общим количеством рабочих лет с большей вероятностью уволятся с работы. Наконец, нам нужно обработать данные, чтобы их могла прочитать машина. Мы можем сделать это, преобразовав категориальные признаки в машиночитаемые данные. Нам также необходимо проверить наличие дубликатов 0,98 1029,00 1029,00РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ: 12] [ 24 47]] ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ: 0,8590 КЛАССИФИКАЦИОННЫЙ ОТЧЕТ: 0 1 точность макрос средневзвешенная средняя точность 0,88 0,80 0,86 0,84 0,86отзыв 0,97 0,40 0,86 0,69 0,86f1-оценка 0,92 0,53 0,86 0,76 0,85Поддержка 370,00 71,00 0,86 441,00 441,00 Вывод: Эта машина Learning Project in Python Step-By-Step — Прогнозирование увольнения сотрудников смог успешно предсказать вероятность увольнения сотрудников и удовлетворенность работой с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия и случайный лес. В ходе исследовательского анализа данных также были получены различные сведения, такие как влияние таких факторов, как деловые поездки, отдел, область образования, пол, должность, семейное положение и сверхурочная работа, на увольнение сотрудников. Окончательная модель прогнозирования имела показатель точности 85,90%, что свидетельствует о том, что модель способна успешно прогнозировать увольнение сотрудников.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
