Sử dụng 2 kiểu mô hình Naive Bayes: Multinomial Naive Bayes : Mô hình này chủ yếu được sử dụng trong phân loại văn bản mà feature vectors được tính bằng Bags of Words. Lúc này, mỗi văn bản được biểu diễn bởi một vector có độ dài d chính là số từ trong từ điển. Giá trị của thành phần thứ i trong mỗi vector chính là số lần từ thứ i xuất hiện trong văn bản đó. Bernoulli Naive Bayes: Mô hình này được áp dụng cho các loại dữ liệu mà mỗi thành phần là một giá trị binary bẳng 0 hoặc 1. Ví dụ: cũng với loại văn bản nhưng thay vì đếm tổng số lần xuất hiện của 1 từ trong văn bản, ta chỉ cần quan tâm từ đó có xuất hiện hay không Ý tưởng của đề tài là khi ta cho đầu vào là mối quan hệ giữa tiền lương và các yếu tố đã có, sau khi dự đoán đầu ra sẽ là 1 mức tiền lương cao hay thấp so với ban đầu.
Đề tài: Dự đốn tiền lương Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức: Phương pháp chọn: Kết đạt được: Kết luận hướng phát triển: Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức: Phương pháp chọn: Kết đạt được: Kết luận hướng phát triển: Mục tiêu Xác định yếu tố định đến mức lương nhân viên Đưa đánh giá xác mức lương mà cơng ty chi trả Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức: Phương pháp chọn: Kết đạt được: Kết luận hướng phát triển: Thách thức Nhiều yếu tố tác động tới mức lương : Kinh nghiệm Bằng cấp Kiến thức Kỹ Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức: Phương pháp chọn: Kết đạt được: Kết luận hướng phát triển: Phương pháp chọn: Sử dụng kiểu mơ hình Naive Bayes: • Multinomial Naive Bayes : Đặc trưng đầu vào tần suất xuất từ văn • Bernoulli Naive Bayes: đặc trưng đầu vào nhận giá trị nhị phân (phân bố Bernoulli) Phương pháp chọn: Tiền lương có sẵn từ yếu tố đầu vào Dự đoán Tiền lương thấp hay cao mốc ban đầu Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức: Phương pháp chọn: Kết đạt được: Kết luận hướng phát triển: Kết đạt được: Thống kê top 10 từ xuất nhiều data : 17 Kết đạt được: Mơ hình biến không văn bản: Chia mức lương mức cao 75% mức thấp 75% để phân loại chuyển sang dạng binary 18 Kết đạt được: Tạo biến vị trí dựa vào thành phố có mức sinh hoạt cao cịn lại 19 ... trưng đầu vào nhận giá trị nhị phân (phân bố Bernoulli) Phương pháp chọn: Tiền lương có sẵn từ yếu tố đầu vào Dự đốn Tiền lương thấp hay cao mốc ban đầu Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức:... Kết đạt được: Kết luận hướng phát triển: Mục tiêu Xác định yếu tố định đến mức lương nhân viên Đưa đánh giá xác mức lương mà cơng ty chi trả Nội dung trình bày: Mục tiêu: Thách thức: Phương pháp... đạt được: Mơ hình biến không văn bản: Chia mức lương mức cao 75% mức thấp 75% để phân loại chuyển sang dạng binary 18 Kết đạt được: Tạo biến vị trí dựa vào thành phố có mức sinh hoạt cao cịn lại