H1B申请结果-源码

使用机器学习预测H1B签证申请的结果 描述 有关H-1B签证申请的数据用于开发交互式且用户友好的可视化工具，该工具可提供工作职能，接受的H-1B签证数量，每个工作职能的平均薪水以及其他变量之间的州际和州内差异。 该数据还用于建立一个模型，该模型根据年薪，职位类型（全职与兼职），工作类别和工作地点状态，预测是否批准H-1B签证申请。 结合了各种分类算法（逻辑回归，支持向量机和k近邻），以及处理大型训练数据集的各种方法。 该整体预测模型的准确度为88.5％。 可视化工具和预测模型将帮助国际学生在美国寻找工作时做出更明智的决定。 有关2011-2016年H-1B签证申请的数据，请访问 。 它包含大约300万行和52列。 此数据用于训练模型。 有关2017年以来H-1B签证申请的数据，请访问 。 它包含大约600,000行和10列。 此数据用于测试模型。 由于并非所有列都是必需的，并且某些行