用R语言分析与预测员工离职

发布时间：2018-10-04 12:51:22 所属栏目：教程来源：佚名

导读：副标题#e# 【新品产上线啦】51CTO播客，随时随地，碎片化学习在实验室搬砖之后，继续我们的kaggle数据分析之旅，这次数据也是答主在kaggle上选择的比较火的一份关于人力资源的数据集，关注点在于员工离职的分析和预测，依然还是从数据读取，数据预处理，ED

根据前面的特征分析，本次答主并没有觉得有很好的特征来提取，就直接扔进算法里面计算去了，计算出来的混淆矩阵的情况效果还是杠杠的：

Confusion Matrix and Statistics 
 
          Reference 
Prediction   no  yes 
       no  3429    5 
       yes   28 1010 
                                           
               Accuracy : 0.9926           
                 95% CI : (0.9897, 0.9949) 
    No Information Rate : 0.773            
    P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16        
                                           
                  Kappa : 0.9791           
 Mcnemar's Test P-Value : 0.0001283        
                                           
            Sensitivity : 0.9919           
            Specificity : 0.9951           
         Pos Pred Value : 0.9985           
         Neg Pred Value : 0.9730           
             Prevalence : 0.7730           
         Detection Rate : 0.7668           
   Detection Prevalence : 0.7679           
      Balanced Accuracy : 0.9935           
                                           
       'Positive' Class : no

（编辑：惠州站长网）

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