高维零售员工数据的预测性责任模型与可视化
机器学习
2018-03-30 v3
摘要
员工盗窃与欺诈是零售业损失的一个主要因素。零售商已报告需要更多自动化分析工具来评估其员工的责任。在这项工作中，我们训练并优化了若干机器学习模型用于对该数据的回归预测与分析，这将帮助零售商识别并管理高风险员工。由于我们所用数据维度非常高，我们使用特征选择技术来识别对员工评估风险贡献最大的因素。我们还使用降维与数据嵌入技术将该数据集呈现为易于解释的格式。
引用
@article{arxiv.1707.04639,
title = {Predictive Liability Models and Visualizations of High Dimensional Retail Employee Data},
author = {Richard R. Yang and Mike Borowczak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.04639},
year = {2018}
}