Valeur d'information

Analytique RH : prédire le roulement du personnel avec R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Comprendre la valeur d'information

Mesure la puissance prédictive d'une variable indépendante pour prédire correctement la variable dépendante
Classe les variables indépendantes selon leur puissance prédictive

Calcul de la valeur d'information

$$ IV = (\sum \text{(\% de non-événements - \% d'événements)}) * \log(\frac{\text{\% de non-événements}}{\text{\% d'événements}}) $$

Calcul de la valeur d'information

# 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

Tableau de la valeur d'information (IV)

Valeur d'information	Puissance prédictive
< 0,15	Faible
Entre 0,15 et 0,4	Modérée
> 0,4	Forte

percent_hike : 1,14 (Forte)
compa_ratio : 0,29 (Modérée)

Passons à la pratique !

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