Необходимо сделать модель XGboost по базе данных (в файле)

[Sonya11]

Целевой переменной является колонка «Факт_увольнения».

Каждая работа должна быть визуализирована, а также должен быть посчитан ROC-AUC, который должен стремиться к 0,7. Также по возможности постарайтесь вывести Precision-Recall curve.

При построении модели, можно видоизменять базу или удалять столбцы, чтобы получить более точную модель, однако если вы это делаете не в коде, то вместе с моделью скидывайте и измененную базу.

После построения модели, необходимо проанализировать результаты и сделать выводы о влияниях различных факторов на целевую переменную на основе полученных результатов.
Факторы:

Другой ин яз:
0 – не владеет иностранным языком, не считая английского
1 – владеет иностранным языком, не считая английского

Готовность к командировкам:
0 – не готов к командировкам
1 – не готов к командировкам

Сфера высшего образования:
1 – Другое
2 – Информатика и вычислительная техника
3 – Информационная безопасность
4 – Компьютерные и информационные науки
5 – Математика и механика
6 – Управление в технических системах
7 – Экономика и управление
8 – Нет высшего образования
Пол:
1 – женщины
2 – мужчины

Факт увольнения:
0 – увольнения не произошло
1 – увольнение произошло
Курсы ГПН:
0 – не проходились
1 – проходились

Готовность к переезду
0 – не готов к переезду
1 – готов к переезду

Водительские права:
1 – Нет водительских прав 1
2 – Права категории A 2
3 – Права категории A, B 3
4 – Права категории A, B, C 4
5 – Права категории A, B, C, BE 5
6 – Права категории A, B, C, D, E 6
7 – Права категории B 7
8 – Права категории B, BE 8
9 – Права категории B, C 9
10 – Права категории B, C, D, BE, CE 10
11 – Права категории B, C, D, E, BE, CE, DE, Tm, Tb 11
12 – Права категории B, C, D, E, CE 12
13 – Права категории B, C, E, BE, CE 13
14 – Права категории BE 14
15 – Права категории B, C, D 15
16 – Права категории B, C, D, CE 16
17 – Права категории C 17