公司职员 源码

创建一个机器学习模型的项目,以预测公司员工的减员情况。 根据给定的数据,进行了层次聚类以识别聚类。 获得了四个聚类,并得出了类别的推论。 类别如下:-类别0:永久雇员,类别1:临时雇员,类别2:预计离开公司,类别3:合同雇员。 在识别出集群之后,应用了各种机器学习模型,例如逻辑回归,随机森林,支持向量机,决策树。 进行超参数调整以确定给定模型的最佳值。 最好的模型是支持向量机分类器,它具有最高的准确性,精度和F1分数。 将创建一个Flask Web应用程序,用户可以在其中键入员工的新数据。 然后,通过机器学习模型预测员工是否更有可能以给定的属性离开公司。 目标类别为第2类,其中预计员工将离开公