离职预测 kaggle

### Kaggle 数据集和项目用于员工流失预测

对于员工流失预测，多个Kaggle数据集提供了丰富的资源来构建和测试机器学习模型。这些数据集通常包含有关员工的各种特征，如工作满意度、最后评价、项目数量等。

#### 常见的数据集
HR Analytics Job Change of Data Scientists 是一个流行的选择，它包含了求职者的信息以及他们是否会转换工作的标签[^2]。另一个广泛使用的数据集是 IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance，该数据集由IBM商业分析社区Samples团队提供，涵盖了超过1470名员工的记录及其属性，旨在帮助理解哪些因素影响员工留任或离开公司[^4]。

#### 使用的技术栈
为了处理这类问题并建立有效的预测模型，可以采用Python作为主要编程语言，并利用诸如Pandas这样的库来进行高效的数据操作；Scikit-learn可用于执行必要的预处理步骤及评估不同类型的分类器性能；而像XGBoost这样的高级工具则能助力于开发更强大的梯度提升树(GBT)模型，从而提高解释性和透明度，在AI系统中至关重要[^3]。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('path_to_dataset.csv')

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.2)

# 初始化并拟合模型
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
predictions = model.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}')