本文针对企业员工的一些特征来判断员工是否离职，利用RapidMiner软件构建员工离职预测模型，分析影响员工离职的重要因素，比如员工月收入，是否加班，是否出差等，预测企业员工是否具有离职倾向，为企业提前做出判断，协助人力资源部门进行关键的干预工作，有计划的进行“留住人才”措施，同时也可以更好的促进企业做好“选拔人才”、“培养人才”、“管理人才”。建模前，先对原始数据进行预处理，包括属性变量量化处理、约简属性、数据标准化处理、特征的相关性分析、指定属性角色和划分训练集与测试集。建模选取了决策树模型、随机森林模型、KNN算法模型、逻辑回归模型及贝叶斯模型，利用准确率、精度、召回率及ROC曲线/AUC评价模型的整体性能，最后总结出决定员工离职的三个重要特征和较优的预测模型，并对用人单位提出建议。
2021-04-20 15:47:54
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预测股票市场价格
预测股票价格-线性回归vs随机森林对于这个项目，我使用了包含指数价格的csv文件。 文件中的每一行都包含1950年至2015年间S＆P500指数价格的每日记录。数据集存储在sphist.csv中。
数据集的列为：
日期-记录的日期。 开盘价-当日（交易开始时）的开盘价。 高-白天的最高交易价格。 低-白天的最低交易价格。 收盘价-当日（交易完成时）的收盘价。 交易量-交易的股票数量。 收市价调整-每日收市价，追溯调整以包括任何公司行为。 在这里阅读更多。
我将使用该数据集来开发利用线性回归和随机森林算法的预测模型。
2021-04-19 20:22:31
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随机森林算法及优化
随机森林算法是一种机器学习算法，它通过组合多棵决策树来提高模型的泛化能力和鲁棒性。该算法由Leo Breiman于2001年提出，通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成多棵决策树，组成随机森林。每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。
特征选择是随机森林算法中一个重要的步骤，它的目的是选择尽可能少的子特征，使模型的效果不会显著下降，并且结果的类别分布尽可能的接近真实的类别分布。特征选择主要包括四个过程：生成过程、评价函数、停止条件和验证过程。生成过程是生成候选的特征子集，评价函数是评价特征子集的好坏，停止条件是决定什么时候该停止，验证过程是特征子集是否有效。
随机森林算法的优点包括：
1. 能够处理很高维度的数据，并且不需要做特征选择。
2. 对数据集的适应能力强，既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化在训练过程中。
3. 能够检测到feature间的互相影响。
4. 训练速度快，可以得到变量重要性排序。
随机森林算法的缺点包括：
1. 计算复杂度高。
2. 需要大量的计算资源。
随机森林算法的优化策略包括：
1. 计算传统模型准确率。
2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林。
3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的树。
4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC较小的树。
5. 计算最终的准确率。
特征选择算法可以分为以下步骤：
1. 将数据集分成n份，方便交叉验证。
2. 构造数据子集（随机采样），并在指定特征个数（假设m个，手动调参）下选取最优特征。
3. 导入文件并将所有特征转换为float形式。
4. 构造决策树，创建随机森林（多个决策树的结合）。
5. 输入测试集并进行测试，输出预测结果。
python实现随机森林算法的优化，主要包括以下步骤：
1. 建立一棵CART树，试探分枝。
2. 计算基尼指数。
3. 二分类执行两次，相当于*2。
随机森林算法是一种强大的机器学习算法，通过组合多棵决策树来提高模型的泛化能力和鲁棒性。它能够处理很高维度的数据，并且不需要做特征选择，对数据集的适应能力强，能够检测到feature间的互相影响，训练速度快，可以得到变量重要性排序。但是，随机森林算法的计算复杂度高，需要大量的计算资源。因此，需要选择合适的优化策略来提高模型的准确率。
2021-04-17 09:08:03
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根据随机森林的原理实现的matlab代码，里面有非常详细的注释，几乎每行都有，针对分类问题，可以运行，可以根据需要，修改到自己的算法中。
2021-04-15 11:06:11
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