32、机器学习分类器与智能应用在不同领域的应用研究

机器学习分类器与智能应用在不同领域的应用研究

1. 机器学习分类器在员工绩效预测中的应用

1.1 研究方法流程

研究整体流程如下：
1. 数据收集 ：从Kaggle网站收集员工数据，包含1470条记录和25个属性。
2. 数据分析 ：对收集的数据进行多方面分析，如员工绩效、性别、工作角色等。
3. 特征选择与降维 ：选取性别、年龄、工作角色等十个关键特征，去除非核心属性。
4. 训练与测试 ：将数据集按80:20的比例划分为训练集和测试集。
5. 机器学习分类器实现 ：使用Python 3.7实现逻辑回归、随机森林、决策树、支持向量机和KNN等分类器。

下面是研究流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据分析]
    B --> C[特征选择与降维]
    C --> D[训练与测试]
    D --> E[机器学习分类器实现]

1.2 数据详情

1.2.1 原始数据集属性

原始数据集的属性如下表所示：
| 属性 | 说明 |
| — | — |
| Employee number | 员工编号 |
| Department | 部门 |
| Per