用R语言分析与预测员工离职

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，EDA和机器学习建模这几个部分开始进行，最后使用集成学习中比较火的random forest算法来预测离职情况。

数据读取

setwd("E:/kaggle/human resource") 
library(data.table) 
library(plotly) 
library(corrplot) 
library(randomForest) 
library(pROC) 
library(tidyverse) 
library(caret) 
hr<-as.tibble(fread("HR_comma_sep.csv")) 
glimpse(hr) 
sapply(hr,function(x){sum(is.na(x))}) 
———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 
Observations: 14,999 
Variables: 10 
$ satisfaction_level    <dbl> 0.38, 0.80, 0.11, 0.72, 0.37, 0.41, 0.10, 0.92, 0.89, 0.42, 0.45, 0.11, 0.84, 0.41, 0.36, 0.38, 0.45, 0.78, 0.45, 0.76, 0.11, 0.3... 
$ last_evaluation       <dbl> 0.53, 0.86, 0.88, 0.87, 0.52, 0.50, 0.77, 0.85, 1.00, 0.53, 0.54, 0.81, 0.92, 0.55, 0.56, 0.54, 0.47, 0.99, 0.51, 0.89, 0.83, 0.5... 
$ number_project        <int> 2, 5, 7, 5, 2, 2, 6, 5, 5, 2, 2, 6, 4, 2, 2, 2, 2, 4, 2, 5, 6, 2, 6, 2, 2, 5, 4, 2, 2, 2, 6, 2, 2, 2, 4, 6, 2, 2, 6, 2, 5, 2, 2, ... 
$ average_montly_hours  <int> 157, 262, 272, 223, 159, 153, 247, 259, 224, 142, 135, 305, 234, 148, 137, 143, 160, 255, 160, 262, 282, 147, 304, 139, 158, 242,... 
$ time_spend_company    <int> 3, 6, 4, 5, 3, 3, 4, 5, 5, 3, 3, 4, 5, 3, 3, 3, 3, 6, 3, 5, 4, 3, 4, 3, 3, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 6, 4, 3, 3, 4, 3, 5, 3, 3, ... 
$ Work_accident         <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... 
$ left                  <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ... 
$ promotion_last_5years <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... 
$ sales                 <chr> "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sa... 
$ salary                <chr> "low", "medium", "medium", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low... 
 
 satisfaction_level       last_evaluation        number_project  average_montly_hours    time_spend_company         Work_accident                  left  
                    0                     0                     0                     0                     0                     0                     0  
promotion_last_5years                 sales                salary  
                    0                     0                     0  

数据集情况如下，一共10维数据，14999个观测值，变量的代表名称分别是

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!