library(tidyverse)## -- Attaching packages ---------------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --## v ggplot2 3.2.1 v purrr 0.3.3
## v tibble 2.1.3 v dplyr 0.8.3
## v tidyr 1.0.0 v stringr 1.4.0
## v readr 1.3.1 v forcats 0.4.0## -- Conflicts ------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(caret)## Loading required package: lattice##
## Attaching package: 'caret'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## liftlibrary(GGally)## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2##
## Attaching package: 'GGally'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## nasaturnover <- read.csv("data/turnover_balance.csv")
str(turnover)## 'data.frame': 7142 obs. of 10 variables:
## $ satisfaction_level : num 0.82 0.79 0.73 0.92 0.69 0.98 0.52 0.51 0.88 0.76 ...
## $ last_evaluation : num 0.68 0.67 0.95 0.78 1 0.97 0.9 0.73 0.99 0.85 ...
## $ number_project : int 3 5 3 3 5 3 4 4 3 3 ...
## $ average_montly_hours : int 140 156 149 218 237 209 285 229 190 192 ...
## $ time_spend_company : int 2 2 2 3 3 3 2 3 5 3 ...
## $ Work_accident : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ promotion_last_5years: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ division : Factor w/ 10 levels "accounting","hr",..: 8 6 9 10 10 9 2 8 10 5 ...
## $ salary : Factor w/ 3 levels "high","low","medium": 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 ...
## $ left : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...turnover <- turnover %>%
mutate(left = as.factor(left))
glimpse(turnover)## Observations: 7,142
## Variables: 10
## $ satisfaction_level <dbl> 0.82, 0.79, 0.73, 0.92, 0.69, 0.98, 0.52...
## $ last_evaluation <dbl> 0.68, 0.67, 0.95, 0.78, 1.00, 0.97, 0.90...
## $ number_project <int> 3, 5, 3, 3, 5, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 2, 5, 5...
## $ average_montly_hours <int> 140, 156, 149, 218, 237, 209, 285, 229, ...
## $ time_spend_company <int> 2, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 5, 3, 3, 2, 3, 2...
## $ Work_accident <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ promotion_last_5years <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ division <fct> sales, product_mng, support, technical, ...
## $ salary <fct> low, low, low, low, high, low, low, low,...
## $ left <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...turnover <- turnover %>%
mutate(Work_accident = as.factor(Work_accident))
glimpse(turnover)## Observations: 7,142
## Variables: 10
## $ satisfaction_level <dbl> 0.82, 0.79, 0.73, 0.92, 0.69, 0.98, 0.52...
## $ last_evaluation <dbl> 0.68, 0.67, 0.95, 0.78, 1.00, 0.97, 0.90...
## $ number_project <int> 3, 5, 3, 3, 5, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 2, 5, 5...
## $ average_montly_hours <int> 140, 156, 149, 218, 237, 209, 285, 229, ...
## $ time_spend_company <int> 2, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 5, 3, 3, 2, 3, 2...
## $ Work_accident <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ promotion_last_5years <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ division <fct> sales, product_mng, support, technical, ...
## $ salary <fct> low, low, low, low, high, low, low, low,...
## $ left <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...turnover <- turnover %>%
mutate(promotion_last_5years = as.factor(promotion_last_5years))
glimpse(turnover)## Observations: 7,142
## Variables: 10
## $ satisfaction_level <dbl> 0.82, 0.79, 0.73, 0.92, 0.69, 0.98, 0.52...
## $ last_evaluation <dbl> 0.68, 0.67, 0.95, 0.78, 1.00, 0.97, 0.90...
## $ number_project <int> 3, 5, 3, 3, 5, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 2, 5, 5...
## $ average_montly_hours <int> 140, 156, 149, 218, 237, 209, 285, 229, ...
## $ time_spend_company <int> 2, 2, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 5, 3, 3, 2, 3, 2...
## $ Work_accident <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ promotion_last_5years <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ division <fct> sales, product_mng, support, technical, ...
## $ salary <fct> low, low, low, low, high, low, low, low,...
## $ left <fct> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...turnover1 <- turnover %>%
group_by(division) %>%
summarise(mean(average_montly_hours))
glimpse(turnover1)## Observations: 10
## Variables: 2
## $ division <fct> accounting, hr, IT, management, m...
## $ `mean(average_montly_hours)` <dbl> 202.1754, 196.7158, 206.4089, 203...turnover1## # A tibble: 10 x 2
## division `mean(average_montly_hours)`
## <fct> <dbl>
## 1 accounting 202.
## 2 hr 197.
## 3 IT 206.
## 4 management 203.
## 5 marketing 200.
## 6 product_mng 202.
## 7 RandD 205.
## 8 sales 203.
## 9 support 203.
## 10 technical 207.table("Division" = turnover$division, "Left" = turnover$left)## Left
## Division 0 1
## accounting 178 204
## hr 158 215
## IT 287 273
## management 182 91
## marketing 200 203
## product_mng 232 198
## RandD 217 121
## sales 983 1014
## support 525 555
## technical 609 697##2 Data Pre-Processing
set.seed(100)
idx <- sample(nrow(turnover), nrow(turnover)*0.8)
turnover.train <- turnover[idx, ]
turnover.test <- turnover[-idx, ]
summary(turnover.train)## satisfaction_level last_evaluation number_project average_montly_hours
## Min. :0.0900 Min. :0.3600 Min. :2.000 Min. : 97.0
## 1st Qu.:0.3900 1st Qu.:0.5400 1st Qu.:2.000 1st Qu.:151.0
## Median :0.5600 Median :0.7200 Median :4.000 Median :203.0
## Mean :0.5569 Mean :0.7149 Mean :3.812 Mean :202.6
## 3rd Qu.:0.7900 3rd Qu.:0.8800 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:251.0
## Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :7.000 Max. :310.0
##
## time_spend_company Work_accident promotion_last_5years division
## Min. : 2.000 0:5091 0:5610 sales :1588
## 1st Qu.: 3.000 1: 622 1: 103 technical :1050
## Median : 3.000 support : 885
## Mean : 3.615 IT : 434
## 3rd Qu.: 4.000 product_mng: 335
## Max. :10.000 marketing : 327
## (Other) :1094
## salary left
## high : 361 0:2866
## low :3041 1:2847
## medium:2311
##
##
##
## summary(turnover.test)## satisfaction_level last_evaluation number_project average_montly_hours
## Min. :0.0900 Min. :0.3700 Min. :2.000 Min. :101.0
## 1st Qu.:0.3700 1st Qu.:0.5400 1st Qu.:2.000 1st Qu.:153.0
## Median :0.5300 Median :0.7400 Median :4.000 Median :213.0
## Mean :0.5353 Mean :0.7195 Mean :3.847 Mean :206.6
## 3rd Qu.:0.7800 3rd Qu.:0.8800 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:255.0
## Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :7.000 Max. :310.0
##
## time_spend_company Work_accident promotion_last_5years division
## Min. : 2.000 0:1274 0:1412 sales :409
## 1st Qu.: 3.000 1: 155 1: 17 technical :256
## Median : 3.000 support :195
## Mean : 3.621 IT :126
## 3rd Qu.: 4.000 product_mng: 95
## Max. :10.000 accounting : 86
## (Other) :262
## salary left
## high :101 0:705
## low :732 1:724
## medium:596
##
##
##
## #3.1 Logistic Regression Model Fitting
model_logictic <- glm(left ~ . , turnover.train, family="binomial")
summary(model_logictic)##
## Call:
## glm(formula = left ~ ., family = "binomial", data = turnover.train)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.3293 -0.7793 -0.0844 0.8384 2.7448
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -1.3972485 0.2660175 -5.252 1.50e-07 ***
## satisfaction_level -4.6480212 0.1556055 -29.871 < 2e-16 ***
## last_evaluation 1.4509215 0.2421707 5.991 2.08e-09 ***
## number_project -0.4818970 0.0342090 -14.087 < 2e-16 ***
## average_montly_hours 0.0051448 0.0008361 6.153 7.59e-10 ***
## time_spend_company 0.5631751 0.0296456 18.997 < 2e-16 ***
## Work_accident1 -1.4437353 0.1197889 -12.052 < 2e-16 ***
## promotion_last_5years1 -1.5089587 0.3320227 -4.545 5.50e-06 ***
## divisionhr 0.1944633 0.1950226 0.997 0.31870
## divisionIT -0.0183414 0.1838374 -0.100 0.92053
## divisionmanagement -0.6037547 0.2293184 -2.633 0.00847 **
## divisionmarketing 0.0594074 0.1961159 0.303 0.76195
## divisionproduct_mng -0.0566828 0.1920876 -0.295 0.76793
## divisionRandD -0.2990479 0.2074116 -1.442 0.14936
## divisionsales -0.0057461 0.1539261 -0.037 0.97022
## divisionsupport 0.0264632 0.1634755 0.162 0.87140
## divisiontechnical 0.2451741 0.1603301 1.529 0.12622
## salarylow 2.1051462 0.1798300 11.706 < 2e-16 ***
## salarymedium 1.6313735 0.1811915 9.004 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 7919.8 on 5712 degrees of freedom
## Residual deviance: 5811.9 on 5694 degrees of freedom
## AIC: 5849.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5##3.2 K-Nearest Neighbor Model Fitting ##3.2 Model Fitting K-Nearest Neighbor Section
turnover.train %>%
select_if(is.numeric)## satisfaction_level last_evaluation number_project
## 3786 0.09 0.94 6
## 503 0.50 0.54 4
## 3430 0.54 0.84 4
## 3696 0.11 0.89 6
## 6131 0.81 0.93 5
## 7129 0.74 1.00 5
## 4090 0.79 0.93 4
## 3052 0.80 0.60 5
## 2967 0.86 0.82 4
## 470 0.90 0.58 3
## 1990 0.85 0.50 4
## 1540 0.93 0.52 3
## 823 0.14 0.98 6
## 2886 0.20 0.42 4
## 5218 0.44 0.51 2
## 7047 0.46 0.52 2
## 4279 0.10 0.81 7
## 2347 0.97 0.66 4
## 5624 0.10 0.87 6
## 2514 0.22 0.88 5
## 2956 0.83 0.57 4
## 3043 0.78 0.98 5
## 1331 0.66 0.99 4
## 456 0.75 0.78 2
## 3218 0.78 0.72 5
## 1817 0.54 0.58 3
## 3507 0.98 0.98 4
## 6468 0.42 0.52 2
## 5188 0.45 0.54 2
## 4606 0.42 0.75 3
## 948 0.98 0.68 5
## 3632 0.11 0.90 6
## 288 0.70 0.75 4
## 347 1.00 0.72 5
## 5287 0.44 0.51 2
## 1808 0.51 0.63 5
## 5067 0.59 1.00 2
## 6772 0.89 1.00 5
## 7132 0.37 0.48 2
## 605 0.87 0.60 5
## 5421 0.32 0.50 2
## 3742 0.82 0.89 5
## 5278 0.37 0.47 2
## 4829 0.79 0.93 5
## 1631 0.80 0.74 3
## 5985 0.91 0.99 5
## 223 0.87 0.61 3
## 6876 0.10 0.79 7
## 6395 0.40 0.49 2
## 5663 0.10 0.84 6
## 5814 0.43 0.49 2
## 1449 0.60 0.98 5
## 5609 0.10 0.84 6
## 3369 0.65 0.61 5
## 4598 0.91 0.96 4
## 7064 0.37 0.52 2
## 5291 0.81 0.92 5
## 4615 0.78 0.86 5
## 4545 0.90 0.98 5
## 2441 0.85 0.81 3
## 5094 0.10 0.87 6
## 4756 0.09 0.89 6
## 6030 0.11 0.84 6
## 2411 0.67 0.63 3
## 6990 0.40 0.49 2
## 1624 0.59 0.96 5
## 5507 0.09 0.77 6
## 5998 0.11 0.85 6
## 5540 0.40 0.50 2
## 6515 0.77 0.94 5
## 2931 0.78 0.91 4
## 7067 0.79 0.59 4
## 2478 0.51 0.93 5
## 5108 0.89 0.95 4
## 3326 0.83 0.80 4
## 2095 0.71 0.89 3
## 5559 0.38 0.51 2
## 4804 0.82 0.92 5
## 2060 0.87 0.74 4
## 947 0.71 0.70 4
## 1145 0.41 0.47 6
## 16 0.53 0.55 5
## 1976 0.95 0.87 3
## 1430 0.94 0.90 4
## 5074 0.10 0.83 6
## 949 0.86 0.55 5
## 2691 0.95 0.68 3
## 4652 0.10 0.83 6
## 3925 0.82 0.87 4
## 6300 0.41 0.46 2
## 5044 0.11 0.88 6
## 757 0.15 0.39 5
## 2329 0.72 0.95 3
## 5674 0.11 0.88 6
## 3727 0.61 0.47 2
## 5305 0.73 1.00 4
## 5964 0.48 0.93 3
## 2469 0.96 0.51 4
## 2714 0.75 0.59 3
## 6634 0.44 0.51 2
## 4967 0.84 0.85 4
## 5912 0.37 0.57 2
## 1420 0.93 0.89 3
## 1161 0.30 0.39 3
## 6394 0.11 0.89 6
## 5483 0.41 0.46 2
## 6711 0.37 0.46 2
## 1867 0.73 0.79 4
## 5411 0.90 0.98 5
## 3386 1.00 0.49 3
## 6682 0.76 0.87 5
## 5238 0.75 0.99 5
## 1061 0.86 0.59 4
## 6366 0.11 0.97 6
## 2779 0.58 0.79 2
## 5778 0.87 0.90 3
## 328 0.20 0.56 5
## 3163 0.78 0.72 3
## 5704 0.87 1.00 5
## 1218 0.61 0.77 4
## 2195 0.77 0.96 3
## 6807 0.79 0.89 5
## 4940 0.45 0.47 2
## 2842 0.37 0.72 3
## 1285 0.95 0.70 4
## 4855 0.45 0.53 2
## 334 0.79 0.62 5
## 3368 0.73 0.77 3
## 879 0.30 0.67 3
## 2897 0.90 0.58 3
## 6988 0.37 0.46 2
## 4318 0.53 0.76 5
## 6120 0.45 0.48 2
## 2496 0.92 0.77 3
## 1247 0.58 0.69 3
## 4790 0.73 0.86 4
## 4266 0.09 0.94 7
## 4483 0.43 0.47 2
## 6886 0.90 0.70 5
## 2384 0.94 0.64 5
## 5850 0.38 0.53 2
## 2470 0.42 0.46 3
## 1752 0.88 0.83 4
## 5547 0.39 0.55 2
## 723 0.89 0.78 4
## 4081 0.72 1.00 4
## 2762 0.56 0.73 3
## 5614 0.82 0.86 4
## 4914 0.73 0.99 5
## 2828 0.88 0.60 4
## 4991 0.44 0.49 2
## 5436 0.37 0.45 2
## 1837 0.66 0.63 6
## 5484 0.44 0.57 2
## 6949 0.11 0.80 6
## 2538 0.38 0.52 2
## 6084 0.42 0.97 6
## 3172 0.89 0.76 4
## 3273 0.87 0.97 4
## 3994 0.82 0.94 5
## 6427 0.75 0.97 5
## 3143 0.54 0.50 4
## 5781 0.36 0.48 2
## 4073 0.45 0.49 2
## 5084 0.43 0.47 2
## 5825 0.45 0.53 2
## 2320 0.94 0.73 4
## 3154 0.61 0.86 3
## 6538 0.66 0.57 5
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## 5330 0.40 0.53 2
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## 1291 151 2
## 2627 190 2
## 6487 224 5
## 6112 295 5
## 1900 237 2
## 6972 129 3
## 3282 264 3
## 809 208 2
## 6367 263 4
## 6759 159 3
## 1884 255 3
## 6956 221 6
## 6700 259 5
## 1691 188 3
## 1421 182 2
## 2586 165 5
## 1515 263 2
## 1907 221 10
## 6646 247 5
## 6952 147 3
## 3448 133 4
## 5515 137 3
## 2461 233 3
## 1508 236 2
## 3900 158 3
## 4800 161 4
## 4110 251 5
## 635 201 3
## 3945 137 3
## 6587 137 3
## 759 225 4
## 3482 259 3
## 5903 251 5
## 3259 170 3
## 4543 254 4
## 3607 131 3
## 3413 165 5
## 5156 249 4
## 2346 188 3
## 1562 258 3
## 995 141 3
## 3651 226 5
## 326 240 3
## 6821 143 3
## 523 203 2
## 994 262 3
## 7007 144 3
## 6260 259 5
## 2001 223 2
## 3090 152 2
## 6815 223 5
## 3954 285 4
## 4970 242 5
## 5211 192 4
## 5579 157 4
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## 733 270 3
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## 3591 301 3
## 5714 243 4
## 6703 142 3
## 15 186 2
## 1511 250 4
## 6351 262 5
## 4547 160 3
## 4144 232 5
## 3914 254 4
## 7102 158 3
## 5172 131 3
## 2245 214 2
## 6903 306 4
## 3642 256 5
## 5882 278 3
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## 6524 152 3
## 4600 130 3
## 5590 265 4
## 4433 267 6
## 4883 158 5
## 272 142 2
## 5117 199 4
## 6393 135 3
## 5866 285 4
## 2183 242 2
## 597 104 2
## 1935 142 3
## 6581 287 4
## 1284 259 3
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## 4778 130 3
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## 6224 257 4
## 5066 244 6
## 641 220 3
## 2254 246 3
## 6230 180 4
## 2575 251 2
## 5062 147 3
## 864 265 3
## 4275 244 4
## 6237 135 3
## 353 214 2
## 2404 189 6
## 4583 145 3
## 6729 149 3
## 5925 136 3
## 5555 140 3
## 3615 134 3
## 4246 254 4
## 46 240 5
## 1854 208 4
## 2787 135 3
## 3599 248 5
## 3051 215 3train_label <- turnover.train$left
test_label <- turnover.test$lefttrain_scale <- turnover.train %>%
select_if(is.numeric) %>%
scale()test_scale <- turnover.test %>%
select_if(is.numeric) %>%
scale(center = attr(train_scale, "scaled:center"),
scale = attr(train_scale, "scaled:scale"))library(class)
turnover_pred <- knn(train = train_scale,
test = test_scale,
cl = train_label,
k = 38)confusionMatrix(turnover_pred,
test_label,
positive = "1")## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction 0 1
## 0 660 60
## 1 45 664
##
## Accuracy : 0.9265
## 95% CI : (0.9117, 0.9395)
## No Information Rate : 0.5066
## P-Value [Acc > NIR] : <2e-16
##
## Kappa : 0.8531
##
## Mcnemar's Test P-Value : 0.1719
##
## Sensitivity : 0.9171
## Specificity : 0.9362
## Pos Pred Value : 0.9365
## Neg Pred Value : 0.9167
## Prevalence : 0.5066
## Detection Rate : 0.4647
## Detection Prevalence : 0.4962
## Balanced Accuracy : 0.9266
##
## 'Positive' Class : 1
##