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この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、HRアナリティクスが取り組む課題について学び、以降で分析するサンプルのHRデータセットを確認します。主要な変数の記述と可視化を行い、分析に備えてデータセットの変換と加工を行います。
この章では、最も一般的な分類手法の1つである決定木を紹介します。決定木を使って、従業員の離職を予測するアルゴリズムを作成します。
ここでは、モデルを評価し、その「良さ」を理解する方法を学びます。複数の決定木を比較して、最適なものを選びます。
最終章では、クロスバリデーションを使って学習データへの過学習を防ぐ方法を学びます。さらに、影響の大きい特徴量と無視できる特徴量の見分け方も学びます。最後に、これらのスキルを使って、より高性能な決定木を構築します。
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