Прогнозирование выбытия сотрудников с помощью случайных лесов в R

Высокая текучесть кадров обходится организациям во времени, деньгах и ценных талантах. Используя предсказывающий анализ, организации могут выявлять сотрудников, подверженных риску, и принимать упреждающие меры для их удержания.\n\nВ этом письменном курсе вы узнаете, как создавать, оценивать и интерпретировать модели случайных лесов с использованием R для прогнозирования утечки. Вы начнете с основных принципов деревьев решений и коллективного обучения, а затем перейдете к практической подготовке данных, обучению модели и настройке производительности с использованием современных рабочих процессов R.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций деревьев решения, методов коллектива и того, как случайные леса уменьшают дисперсию.\n- Подготовка и предварительной обработки наборов данных о текучести кадров с использованием современных библиотек R.\n- Обработка проблем дисбаланса классов, обычных в данных об изменении численности сотрудников.\n - Обучение моделей случайных лесов и настройка гиперпараметров для оптимальной точности прогнозирования.\n определить ключевые факторы, влияющие на уход сотрудников.\n\nКурс начинается с основных терминов и фундаментальной теории ансамблевых моделей. Затем вы пройдете структурированное письменное руководство, охватывающее предварительную обработку данных, внедрение модели, методы оценки и практический перевод бизнеса.\n\nЭтот курс предназначен для начинающих аналитиков данных и специалистов по персоналу, а также новичков в машинном обучении, которые хотят применить предсказывающем моделировании к реальным бизнес-задачам. Не требуется предварительного опыта машинного обучения, хотя полезно знакомиться с синтаксисом R.\n\nНачните читать сегодня, чтобы овладеть моделированием предсказуемого ухода с помощью случайных лесов в R.