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基于Logistic回归及机器学习方法对IBM员工流失因素的实证分析
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作者 常沐冉 黄坷杰 +1 位作者 张元巨 王志 《应用数学进展》 2022年第3期1420-1427,共8页
通过建立Logistic回归模型和机器学习模型对IBM员工的基本特征进行分析。基于员工的年龄、部门、受教育程度等特征值,处理相关数据,设置虚拟变量,进一步构建Logistic回归模型及机器学习模型,实证分析各类特征值对员工流失率是否有显著影... 通过建立Logistic回归模型和机器学习模型对IBM员工的基本特征进行分析。基于员工的年龄、部门、受教育程度等特征值,处理相关数据,设置虚拟变量,进一步构建Logistic回归模型及机器学习模型,实证分析各类特征值对员工流失率是否有显著影响,并找出最优拟合及预测效果。同时,从这些相关因素出发,针对不同属性的员工提出相应的解决方法,降低员工的流失率。最后,对不同方法的模型进行比较,为模型的可靠性提供参考标准。 展开更多
关键词 LOGISTIC回归模型 机器学习 员工流失
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