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Salary_Prediction:用于预测和估计新职位发布的薪金的模型
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2021-03-18
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薪资预测申请 申请新职位前薪的申请 目录 =============== 业务问题 人力资源专业人员在招聘新员工方面的主要挑战是找到具有必要技能的合适人选。 为了保持竞争力,吸引最优秀的应聘者并减少员工流失和相关成本,重要的是要有一个有效的招聘流程。 有效招聘的一个重要方面是对任何工作规格的薪水都有一个很好的估计。 但是,即使对于相同的工作规范,薪水通常也会因行业,地理位置等而异,这给估算带来了挑战。 客观的 目标是在带有薪水(培训集)的一组职位上使用预测模型,找到估计薪水的重要因素,并检查哪种模型最能预测任何工作规格的薪水。 然后,将最佳模型用于预测一组新的职位发布(测试集)的薪水。 数据 火车数据包括薪水和职位规格,每个职位都有一个唯一的标识符(jobId),用于一百万个职位发布。 下表列出了火车和测试仪的工作规格相同: 分类特征和级别: 学位:博士,硕士,学士,高中,无 职位类型:
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Salary_Prediction-master.zip (34个子文件)
Salary_Prediction-master
app
.ipynb_checkpoints
app-checkpoint.ipynb 72B
templates
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requirements.txt 662B
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fig3.png 13KB
fig1.png 27KB
Procfile 21B
app.py 1KB
images
fig5.png 42KB
fig6.png 171KB
fig2.png 24KB
fig7.png 260KB
fig3.png 27KB
fig8.png 13KB
fig4.png 91KB
fig1.png 16KB
model
model.txt 2KB
explainer.lzma 1KB
model.lzma 86.5MB
log
train.log 57B
predict.log 196B
model_selection.log 779B
etl.log 1KB
notebooks
Salary_Prediction.ipynb 13KB
scripts
model_selection.py 3KB
utils.py 4KB
__pycache__
utils.cpython-37.pyc 3KB
etl.py 2KB
predict.py 1KB
config.yaml 588B
train.py 2KB
README.md 6KB
.gitattributes 42B
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焦淼淼
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