情報価値

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

情報価値の理解

独立変数が従属変数を正確に予測できる予測力を測定する指標
予測力に基づいて独立変数をランク付けする

情報価値の計算

$$ IV = (\sum \text{(\% of non-events - \% of events)}) * \log(\frac{\text{\% of non-events}}{\text{\% of events}}) $$

情報価値の計算

# Load Information package
library(Information)
# Compute Information Value 
IV <- create_infotables(data = emp_final, y = "turnover")
# Print Information Value 
IV$Summary

                       Variable           IV
12                 percent_hike 1.144784e+00
17             total_dependents 1.088645e+00
21              no_leaves_taken 9.404533e-01
31                       tenure 9.332570e-01
27            mgr_effectiveness 6.830020e-01
11                 compensation 6.074885e-01

情報価値（IV）テーブル

情報価値	予測力
< 0.15	低い
0.15〜0.4	中程度
> 0.4	高い

percent_hike: 1.14（高い）
compa_ratio: 0.29（中程度）

では、練習しましょう！

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する