用R说话说明与猜测员工去职

按照前面的特性说明，本次答主并没有认为有很好的特性来提取，就直接扔进算法内里计较去了，计较出来的夹杂矩阵的环境结果照旧杠杠的：

Confusion Matrix and Statistics 
 
          Reference 
Prediction   no  yes 
       no  3429    5 
       yes   28 1010 
                                           
               Accuracy : 0.9926           
                 95% CI : (0.9897, 0.9949) 
    No Information Rate : 0.773            
    P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16        
                                           
                  Kappa : 0.9791           
 Mcnemar's Test P-Value : 0.0001283        
                                           
            Sensitivity : 0.9919           
            Specificity : 0.9951           
         Pos Pred Value : 0.9985           
         Neg Pred Value : 0.9730           
             Prevalence : 0.7730           
         Detection Rate : 0.7668           
   Detection Prevalence : 0.7679           
      Balanced Accuracy : 0.9935           
                                           
       'Positive' Class : no    

acc=0.9926,recall=0.9951,precision=0.9730,根基都是逆天的数据了，看来kaggle的数据集已经洗濯的很棒了，rf算法也是一如既往地给力。最后贴出ROC曲线的图

写在最后

本次说明着实并没有许多的能力可言，答主的ggplot2程度也碰着了瓶颈期，后期必要不绝增强，并且只会调包不懂算法后头的道理更是不行以的，以是最近在逐步把概率论，线性代数，照旧统计学捡起来，虽然R说话的数据说明实践照旧不会停下来的，答主英语还不错，可以和尝试室的老外传授“忽悠”几句，也算是有了不少的前进。

道阻且长，各人共勉~~~

（编辑：湖南网）

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