Інформаційна цінність

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Розуміння інформаційної цінності

Міра прогностичної сили незалежної змінної для точного передбачення залежної
Ранжуйте незалежні змінні за їхньою прогностичною силою

Обчислення інформаційної цінності

$$ IV = (\sum \text{(\% не- подій − \% подій)}) * \log(\frac{\text{\% не- подій}}{\text{\% подій}}) $$

Обчислення інформаційної цінності

# 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

Таблиця інформаційної цінності (IV)

Інформаційна цінність	Прогностична сила
< 0.15	Слабка
Між 0.15 і 0.4	Помірна
> 0.4	Сильна

percent_hike: 1.14 (Сильна)
compa_ratio: 0.29 (Помірна)

Давайте потренуємось!

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R