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摘 要：人力资源管理在决策方式上逐渐智能化。为了辅助人力资源进行员工晋升决策，提高管理者晋升决策的公平性和有效性，提出基于集成学习的极端梯度提升（XGBoost）模型对数据分布不平衡的员工晋升数据进行预测分析。以Kaggle（数据科学竞赛平台）的员工晋升数据集为对象进行预处理，建立基于XGBoost算法的员工晋升预测模型，结合准确率、F1值和AUC值这几个评价指标，与其他算法模型进行比较分析。（剩余8518字）
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基于XGBoost的不平衡员工晋升预测
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