多元回归模型在人力资源管理中的应用分析
Journal: Economics DOI: 10.12238/ej.v7i8.1802
Abstract
传统的人力资源管理已无法满足大数据时代背景下,企业对人才的需求。招聘过程中如何对海量的数据进行筛选和处理,为企业创造出更好的价值,选拔最合适的员工成为一个焦点。机器学习(ML)技术的发展为人力资源的管理提供了新的方向,注入了源源不断的动力和潜力。本文就是利用最优深度分类树的多元回归模型,首先通过分类树算法,确定树的最优深度,然后对招聘数据进行分析,确定信息的重要程度,再通过对均方误差(MSE)值的比较,建立起一种多元回归机器学习的模型。本模型不仅有效地提高人力资源管理在数据分析方面的效率,还为企业和员工之间如何做到最优的互选,提供了一定的借鉴。
Keywords
大数据；人力资源管理；分类树；回归模型
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