Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
このデータは、2014年から2016年までのインドの採用業界に関するもので、様々なクライアントに対する候補者の面接出席に関するものです。詳細は大抵自明です。
内容
このデータは、私と同僚の研究者たちが2014年9月から2017年1月までの2年以上にわたって収集したものです。
採用担当者は候補者を予定する際に、一連の質問を行います。これらの質問に対する回答によって、予想される出席が「はい」「いいえ」または「不確定」に決まります。
個々のフィードの詳細については、[データ](https://www.kaggle.com/vishnusraghavan/the-interview-attendance-problem/data)タブを参照してください。
謝辞
研究や仕事で一緒に働いてくれた同僚たちに大きな感謝を捧げます。
1. ラジェンドラ・デサイ博士：バンガロールのセント・ジョセフス大学経営学部准教授
2. マーシア・アクシャヤ・レオ：チェンナイの人事採用担当者
3. ラシュミ・ナクラ博士：バンガロールのセント・ジョセフス大学経営学部教授
4. プリマ：バンガロールのセント・ジョセフス大学経営学部学生
5. トルプティ：バンガロールのセント・ジョセフス大学経営学部学生
着想
いくつかのポイント：
* 我々はすでにナイーブベイズ法を試しており、かなりの成果を得ています。
* 他のアルゴリズムを使って、候補者が面接に出席するかどうかを予測できるかどうかを知りたいです。
* また、現在の変数のセットのいずれかを修正して、より良い結果を得ることができるかどうか。
* インターネットから追加の変数を見つけることができるかどうか、および既存の変数のセットから変数を導き出すことができるかどうか。
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