任务/目标 采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此来探究职员大量离职的潜在因素。 数据源准备 员工离职数据(查看文末了解数据免费获取方式),属性包括职员的年龄,出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作...
3.确定最佳迭代次数n_estimators/ num_round :使用xgb.cv()函数; 第二章LGBM调参 1. boosting / boost / boosting_type : 用于指定弱学习器的类型, 默认值为 ‘gbdt’。 建模时一般取boosting_type=‘gbdt’ 2. objective / application :用于指定学习任务及相应的学习目标。 建模时一般取objective =‘binary...
LightGBM是另一个梯度提升库,通常被认为在大型数据集上具有较高的性能。 LGBMClassifier(random_sta 比较结果 逻辑回归 梯度提升分类器 随机森林 XGBClassifier CatBoostClassifier LGBMClassifier 在此案例中,CatBoost模型的分类预测能力是最理想的,能够很大程度找准真正离职的职员。 预测 model.pre_proba(tempdrop(columns ...
LightGBM是另一个梯度提升库,通常被认为在大型数据集上具有较高的性能。 LGBMClassifier(random_sta 比较结果 逻辑回归 梯度提升分类器 随机森林 XGBClassifier CatBoostClassifier LGBMClassifier 在此案例中,CatBoost模型的分类预测能力是最理想的,能够很大程度找准真正离职的职员。 预测 model.pre_proba(tempdrop(columns ...
采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此来探究职员大量离职的潜在因素。 数据源准备 员工离职数据(查看文末了解数据免费获取方式),属性包括职员的年龄,出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。
LGBMClassifier 在此案例中,CatBoost模型的分类预测能力是最理想的,能够很大程度找准真正离职的职员。 预测 总结 对职员离职预测进行了深入的研究,采用了多种机器学习算法进行分类预测,包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM,并进行了交叉验证和可视化。
采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此来探究职员大量离职的潜在因素。 数据源准备 员工离职数据,属性包括职员的年龄,出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。
采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此来探究职员大量离职的潜在因素。 数据源准备 员工离职数据,属性包括职员的年龄,出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。
采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此来探究职员大量离职的潜在因素。 数据源准备 员工离职数据,属性包括职员的年龄,出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。
风控建模中XGB和LGBM的常用参数如下：XGBoost常用参数： 一般参数： n_estimators/num_round：集成中弱评估器的数量。 booster：指定要使用的弱分类器，如gbtree、dart、gblinear。 nthread：用于运行XGBoost的并行线程数。 disable_default_eval_metric：用于禁用默认度量标准的标志。 弱评估器...