根据职位描述了解个人工资分配 薪资预测 目录 为什么这个问题？ 目的 检查统计信息 目标确定 干净的数据 具有目标的特征探索 与热图图的特征关联 使用Label编码预处理分类特征 对分类特征进行分组 通过分组数据创建新的统计特征 模型调整：使用RandomizedSearchCV和GridSearchCV 模型评估：使用交叉验证通过MSE评估模型性能 概括 商业利益 问题 为什么会出现这个问题？ 当企业开设职位空缺时，人力资源部将与管理层就职位空缺进行沟通，最常见的问题是职位的职位，申请人

基于职位描述的薪资预测 介绍 对于这个项目，我一直在根据工作概况预测薪水。 在任何行业中，我们都将提供职位描述以及要求的职位，具体取决于公司需要填补的职位类型，他们正在考虑选择任何优先专业的最低学位，他们正在寻找的经验以及距最近的大城市有多远的工作。 通过以上详细信息，我已经实现了对该职位的薪资估算。 这有助于雇主和雇员双方了解薪资范围并据此进行。 如果我们可以更好地预测，而不是采用行业的平均薪水，则可以帮助人力资源人员和管理人员提供一个不错的薪水范围。 数据采集 该项目使用的所有数据均来自k

薪资预测 目录 问题概述（定义） 该项目的目标是检查一组带有薪水的职位，然后预测一组新职位的薪水。 该项目的可能用例是显示职位发布的网站，以更好地估算薪水，并根据求职者的证书为求职者提供有关薪资的想法。 此外，人力资源团队可以使用此模型来提供具有竞争力的薪水，以雇用和留住员工。 数据探索（DISCOVER） 数据第一眼 为该项目提供了以下CSV格式的数据集： train_features.csv ：顾名思义，此数据集以表格形式包含具有所有功能的训练数据。 它包含一百万条记录，每个记录对应一

薪资预测 根据职位描述预测薪水 定义问题 职位的薪资和两者之间的差异取决于多种因素，包括技能，经验和职称本身。 在给定可用的数据集的情况下，我们希望估算工作薪资以了解推动薪资的关键特征，并部署模型解决方案来预测薪资以基于这些特征衡量合理的薪资。 方法 1.数据加载 'train_features'：每个工作ID的每个功能的训练数据集：工作名称，公司，学位，专业，行业，经验的年限以及与大都市的距离（英里）。 'train_salaries'：每个工作ID的薪水（目标变量）训练数据集 'test_