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Test2-Employee-Turnover
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dellazhangyd paragon-analytics commited on
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26c4e1e
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Duplicate from paragon-analytics/Employee-Turnover

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Co-authored-by: Reza Mousavi <paragon-analytics@users.noreply.huggingface.co>

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Train.csv ADDED
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1233
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1234
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1235
+ 5,5,5,5,5,5
1236
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1237
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1238
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1239
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1240
+ 5,5,5,4.5,4.5,5
1241
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1242
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1243
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1244
+ 3,3.67,5,2.5,4,4
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1427
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+ 4,3.67,3.67,3.5,3.5,3.75
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2887
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2888
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2889
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+ 5,5,5,5,5,5
2891
+ 4,4,4,4,4,4
2892
+ 5,4,4.33,4.5,5,3.75
2893
+ 3.5,3.33,4.33,3,4,4.5
2894
+ 5,5,5,5,5,5
2895
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+ 5,5,5,5,5,5
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3727
+ 5,4,4,4.5,4.5,4.5
3728
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3729
+ 5,4,4,4,4,4
3730
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3731
+ 4,3.33,4,4,4,4
3732
+ 5,3,5,5,3.5,4.5
3733
+ 3.5,4.33,4,4,5,4
3734
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3735
+ 5,5,5,3.5,5,4.25
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3737
+ 4,4,4,4.5,5,4.5
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4211
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4374
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+ 5,5,5,5,5,5
4377
+ 5,5,5,5,5,5
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+ 4,4,4,4,4,4
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+ 5,5,5,5,5,5
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4386
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+ 4,4.67,4.67,4,4.5,4.25
4525
+ 4,5,4,5,4.5,4
4526
+ 4,2.67,4,4,4,4
4527
+ 4,3.33,4,4,4,4
4528
+ 4,4,4,4,4,4
4529
+ 5,4,5,5,4.5,5
4530
+ 4,3.67,5,3.5,4.5,4.75
4531
+ 5,5,5,5,5,5
4532
+ 3,3.67,5,4,4.5,4.25
4533
+ 5,5,5,5,5,5
4534
+ 3.5,4,2.33,3,4,2.5
4535
+ 5,5,5,5,5,5
4536
+ 3.5,3.33,4,3,4.5,3.75
4537
+ 4.5,4.33,3.67,4,4,4.25
4538
+ 5,4.67,5,5,5,5
4539
+ 4,4,4,4,4,4
4540
+ 4,4,5,4,4.5,4
4541
+ 5,3.67,4,3.5,4,4.25
4542
+ 4,3.67,5,4,3.5,3.5
4543
+ 3.5,1.67,5,4,3,4.75
4544
+ 3,3,3,3,3,3
4545
+ 5,4,4.33,3.5,3,4
4546
+ 4.5,4.33,3.67,3.5,4.5,3.75
4547
+ 3.5,5,3.67,3.5,5,5
4548
+ 5,4,3.33,4,4,3.75
4549
+ 5,5,5,5,5,5
4550
+ 4,4,4.67,1,4,4
4551
+ 4.5,4,5,5,4.5,5
4552
+ 5,3.33,4.67,5,4.5,5
4553
+ 4,3.33,4,4,3.5,4
4554
+ 5,5,5,5,5,5
4555
+ 4,4,4,4,4,4
4556
+ 5,5,5,5,5,5
4557
+ 4.5,5,5,5,4.5,4.75
4558
+ 5,5,5,5,5,5
4559
+ 5,5,5,5,5,5
4560
+ 4,3.67,4,4,4,3.75
4561
+ 3.5,3,3.67,3,3.5,4.25
4562
+ 4,5,5,5,5,4.5
4563
+ 3.5,1.67,1,4.5,3,4
4564
+ 5,5,5,5,5,5
4565
+ 5,5,5,5,5,5
4566
+ 2,3,2.67,2.5,3.5,2.5
4567
+ 4.5,4,4,4,4,4
4568
+ 5,4.33,5,5,5,4.75
4569
+ 5,5,5,5,5,5
4570
+ 4.5,4,3.67,4.5,4.5,4.75
4571
+ 4.5,4,4,4.5,4.5,4.5
4572
+ 5,5,5,5,5,5
4573
+ 5,5,4.67,4.5,5,5
4574
+ 3,3,3,3,3,3
4575
+ 5,5,5,5,5,5
4576
+ 5,5,5,5,5,5
4577
+ 4,4,4,4,4,4
4578
+ 4,4,4,4,4,4
4579
+ 4.5,3.67,3.33,3.5,4,4.75
4580
+ 5,5,5,5,5,5
4581
+ 5,3.67,3.33,5,4,4.75
4582
+ 2.5,4,4,4,4.5,4.75
4583
+ 5,5,4.67,4.5,5,5
4584
+ 4,4,4,4,4,4
4585
+ 5,3.67,5,5,5,5
4586
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4587
+ 4,3.67,5,3,3,4
4588
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4589
+ 4,3,3.33,2,4.5,3.25
4590
+ 5,5,5,4,5,5
4591
+ 5,4,5,4,4.5,4.75
4592
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4593
+ 3.5,3.33,3,2,2.5,3.25
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4595
+ 4,4,3.33,4,4.5,4
4596
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4597
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4598
+ 5,5,5,5,5,5
4599
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4600
+ 5,5,5,5,5,5
4601
+ 5,5,5,5,5,5
4602
+ 4.5,4,4,4,4,3.75
4603
+ 4,3,4,4,4,4
4604
+ 4,3.33,4,3.5,3.5,4
4605
+ 5,5,5,5,5,5
4606
+ 5,4.67,5,5,5,4.75
4607
+ 5,5,5,5,5,5
4608
+ 4,3.67,3.67,4,3.5,4
4609
+ 4.5,5,5,5,4.5,4.75
4610
+ 5,4.67,5,5,5,4.75
4611
+ 5,5,5,5,5,5
4612
+ 4,1.67,1.67,1,3,3.25
4613
+ 3,2,2,1.5,2.5,3.5
4614
+ 5,5,5,5,5,5
4615
+ 5,5,5,5,5,5
4616
+ 4,4,4,4,4,4
4617
+ 3.5,4,5,4,4,4.5
4618
+ 4,3.33,4,4,3,3.5
4619
+ 4.5,4,4.33,4,4.5,4.5
4620
+ 5,5,5,5,5,5
4621
+ 3.5,3.33,4,3,4.5,3.75
4622
+ 1.5,2.33,3.33,4.5,3,4
4623
+ 5,5,5,5,5,5
4624
+ 4,5,5,5,5,4.25
4625
+ 4,3.67,3,5,3,4.25
4626
+ 1.5,5,4.67,2,5,3.5
4627
+ 5,5,5,5,5,5
4628
+ 5,5,4.33,5,5,5
4629
+ 4.5,4,4,3.5,4.5,4.75
4630
+ 5,5,5,5,5,5
4631
+ 4,4,4,4,4,4
4632
+ 5,4.33,5,5,4.5,5
4633
+ 4,4.33,4.67,5,4,5
4634
+ 5,4.67,5,3.5,3.5,5
4635
+ 4,4,4,4,4,4
4636
+ 4,3,5,2,3,3.75
4637
+ 5,4.67,3.33,5,4.5,4.75
4638
+ 3.5,2,3,4,2.5,4.75
4639
+ 3.5,4,4,4,3.5,2.75
4640
+ 4,4.67,5,4.5,4.5,4.25
4641
+ 5,4,5,5,4.5,4.75
4642
+ 5,4,4,4,5,4.25
4643
+ 5,5,5,5,5,5
4644
+ 5,3.67,1,1,3,4
4645
+ 4.5,3.67,3.33,3.5,4,3.75
4646
+ 5,2.33,5,5,5,5
4647
+ 5,4.67,5,5,5,4.75
4648
+ 3.5,2.33,3,3,2,3.5
4649
+ 5,5,5,5,5,5
4650
+ 4,5,5,4.5,5,4.75
4651
+ 4,4,4,4,4,4
4652
+ 5,4,5,5,4.5,5
4653
+ 5,5,3.67,5,5,5
4654
+ 4,3.33,4,3.5,3.5,3.5
4655
+ 2,2,1.33,1.5,2.5,2.25
4656
+ 5,5,5,5,5,5
4657
+ 4,4,5,4,4.5,4
4658
+ 5,4.67,5,5,4.5,5
4659
+ 4,2.33,3.33,4.5,3,4
4660
+ 2.5,3,4,2.5,2.5,3.5
4661
+ 5,4,3.67,1,4,3.5
4662
+ 5,5,5,5,5,5
4663
+ 3,3.67,3.67,4,3.5,4
4664
+ 4,2.67,3.33,3,3,3.75
4665
+ 5,5,5,5,5,5
4666
+ 5,5,3.67,3,5,5
4667
+ 5,5,5,5,5,5
4668
+ 4,3.67,5,3,4,4
4669
+ 3.5,1,3,1.5,2.5,2.75
4670
+ 5,3,5,3,3.5,5
4671
+ 4.5,4.67,5,5,4.5,5
4672
+ 4.5,4.33,4,5,4.5,4.5
4673
+ 4.5,4,4.67,4,4.5,4
4674
+ 5,5,5,5,5,5
4675
+ 4.5,5,5,4.5,5,4.5
4676
+ 5,5,5,5,5,4.75
4677
+ 4.5,3.33,5,4,4,4.75
4678
+ 3,4,4,4,4,4
4679
+ 2.5,2.67,5,4.5,3,5
4680
+ 4.5,4.67,4,3.5,4.5,4
4681
+ 5,4.33,5,5,5,5
4682
+ 3.5,3.33,4,4.5,3.5,3.75
4683
+ 5,3,4,3,3.5,3.5
4684
+ 5,5,5,5,5,5
4685
+ 3,5,5,5,5,5
4686
+ 5,5,5,5,4.5,5
4687
+ 4,2.67,4,3,3.5,4
4688
+ 5,5,5,5,5,5
4689
+ 4,3.33,5,4.5,4.5,4.5
4690
+ 5,5,5,5,5,5
4691
+ 3,3,3,3,3,3
4692
+ 5,5,5,5,5,5
4693
+ 5,4.67,5,5,5,5
4694
+ 2.5,3,3,4,3,3.5
4695
+ 4.5,4.67,3.67,3.5,3.5,4
4696
+ 5,5,5,5,5,5
4697
+ 5,5,4,5,5,5
4698
+ 3.5,3.67,3.33,3,4,4
4699
+ 5,5,3.33,5,5,5
4700
+ 5,5,5,5,5,5
4701
+ 4,4,4,4,4,4
4702
+ 5,5,3.67,5,5,5
4703
+ 5,5,5,4.5,5,5
4704
+ 2,4,4,3,4.5,4
4705
+ 5,5,5,5,5,5
4706
+ 3,2,3.67,1.5,3.5,3
4707
+ 5,4,5,4,4.5,4.75
4708
+ 4,4,4,5,3,4
4709
+ 3.5,4,5,3.5,4,5
4710
+ 5,5,5,5,5,5
4711
+ 4.5,4,4,4,3.5,4
4712
+ 4,3.33,4.33,4,2.5,4
4713
+ 5,5,5,5,5,5
4714
+ 3,3,3.33,2.5,2.5,2.25
4715
+ 5,5,5,5,5,5
4716
+ 5,5,5,5,5,5
4717
+ 4,4,4,4,4,4
4718
+ 4.5,4.67,5,5,4.5,4.25
4719
+ 1,1,1,1,1,1
4720
+ 4.5,4.67,4.67,4.5,5,5
4721
+ 5,3.67,5,5,5,5
4722
+ 4,3,4,4,3.5,4
4723
+ 2,2,4,5,3.5,4.75
4724
+ 4,4,4.33,3.5,4.5,3.25
4725
+ 3,4,4.33,2.5,4.5,4.5
4726
+ 4.5,3.67,3,4,5,4.75
4727
+ 3.5,4,4.67,4,4.5,4.75
4728
+ 5,4,4,3.5,4.5,4.25
4729
+ 4,4.67,5,4,4,4.75
4730
+ 4.5,3.33,4.67,4,4.5,3.75
4731
+ 2.5,3,4,4,4,2.75
4732
+ 5,5,5,5,5,4.5
4733
+ 4,3.33,3.33,3.5,3.5,3.75
4734
+ 4,4,4,3.5,4,3.25
4735
+ 4.5,3,4,4,3.5,4.75
4736
+ 4,3.33,3.33,3,3,3.5
4737
+ 2.5,2.67,5,4.5,3.5,4.25
4738
+ 4,4,4,4,4,4.25
4739
+ 4.5,4.67,4.33,5,4.5,5
4740
+ 4.5,4,4,5,4,4.75
4741
+ 4,4,3.67,4,4,3.75
4742
+ 5,4,4.33,5,4,5
4743
+ 5,4,3.67,5,5,5
4744
+ 5,5,5,5,5,5
4745
+ 3,3.67,4,3.5,3.5,4
4746
+ 4.5,4.67,4,3.5,4.5,4.75
4747
+ 5,1,1,4,3,3.25
4748
+ 4.5,4,4.33,4,3,4
4749
+ 5,3.67,5,5,4.5,4
4750
+ 4,3.33,2,4,2.5,2.5
4751
+ 5,5,5,5,5,4.75
4752
+ 5,4.33,3,2,5,5
4753
+ 4,4,3.67,3,4,3.75
4754
+ 5,5,5,5,5,5
4755
+ 5,3,3.67,1,2.5,1.5
4756
+ 3,4,3,3,4,4
4757
+ 5,5,5,5,5,5
4758
+ 4.5,2.67,3,1.5,2.5,3.75
4759
+ 4.5,4,5,3,4,4.75
4760
+ 5,4.67,5,5,4.5,5
4761
+ 3.5,5,5,4.5,4.5,5
4762
+ 5,5,5,5,5,5
4763
+ 4,4,5,4,4,4.25
4764
+ 4,3.67,3.33,4,4,4.25
4765
+ 5,4.33,5,5,5,5
4766
+ 4,4,4,4,4.5,3.75
4767
+ 4,4,4.67,4,4.5,4
4768
+ 4.5,3.33,4.67,5,4,4.5
4769
+ 3,1,1,1,3,2
4770
+ 5,5,5,5,5,5
4771
+ 5,4.67,5,4,4.5,5
4772
+ 5,5,5,5,5,5
4773
+ 2.5,4.33,3,3,3.5,4.25
4774
+ 4,4,3.67,4.5,4.5,4.25
4775
+ 4,4,4,4,4,3.75
4776
+ 5,4,5,5,4,5
4777
+ 3.5,4.67,4,5,4,4.25
4778
+ 3.5,2.67,2.67,3,3,3.5
4779
+ 4.5,3.67,4.67,4.5,3.5,4.5
4780
+ 5,5,5,5,5,5
4781
+ 4.5,4,3.33,5,4,5
4782
+ 1,4,4,4,4,4
4783
+ 4,4.67,4.33,5,5,4.5
4784
+ 4,4,5,4.5,4.5,5
4785
+ 5,5,1,5,5,5
4786
+ 5,5,5,5,5,5
4787
+ 5,5,5,5,5,5
4788
+ 1,1.33,3,3,1,1.5
4789
+ 4,4,5,4,4,4.25
4790
+ 4.5,2.67,5,5,4.5,5
4791
+ 4.5,4,4.67,3.5,4,3.75
4792
+ 4.5,5,5,5,5,5
4793
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4794
+ 5,5,5,5,5,5
4795
+ 5,5,5,5,5,5
4796
+ 5,5,5,5,5,5
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4801
+ 5,5,5,5,5,5
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,72 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import pickle
2
+ import pandas as pd
3
+ import shap
4
+ from shap.plots._force_matplotlib import draw_additive_plot
5
+ import gradio as gr
6
+ import numpy as np
7
+ import matplotlib.pyplot as plt
8
+
9
+ # load the model from disk
10
+ loaded_model = pickle.load(open("h22_xgb.pkl", 'rb'))
11
+
12
+ # Setup SHAP
13
+ explainer = shap.Explainer(loaded_model) # PLEASE DO NOT CHANGE THIS.
14
+
15
+ # Create the main function for server
16
+ def main_func(ValueDiversity,AdequateResources,Voice,GrowthAdvancement,Workload,WorkLifeBalance):
17
+ new_row = pd.DataFrame.from_dict({'ValueDiversity':ValueDiversity,'AdequateResources':AdequateResources,
18
+ 'Voice':Voice,'GrowthAdvancement':GrowthAdvancement,'Workload':Workload,
19
+ 'WorkLifeBalance':WorkLifeBalance}, orient = 'index').transpose()
20
+
21
+ prob = loaded_model.predict_proba(new_row)
22
+
23
+ shap_values = explainer(new_row)
24
+ # plot = shap.force_plot(shap_values[0], matplotlib=True, figsize=(30,30), show=False)
25
+ # plot = shap.plots.waterfall(shap_values[0], max_display=6, show=False)
26
+ plot = shap.plots.bar(shap_values[0], max_display=6, order=shap.Explanation.abs, show_data='auto', show=False)
27
+
28
+ plt.tight_layout()
29
+ local_plot = plt.gcf()
30
+ plt.close()
31
+
32
+ return {"Leave": float(prob[0][0]), "Stay": 1-float(prob[0][0])}, local_plot
33
+
34
+ # Create the UI
35
+ title = "**Employee Turnover Predictor & Interpreter** 🪐"
36
+ description1 = """
37
+ This app takes six inputs about employees' satisfaction with different aspects of their work (such as work-life balance, ...) and predicts whether the employee intends to stay with the employer or leave. There are two outputs from the app: 1- the predicted probability of stay or leave, 2- Shapley's force-plot which visualizes the extent to which each factor impacts the stay/ leave prediction.✨
38
+ """
39
+
40
+ description2 = """
41
+ To use the app, click on one of the examples, or adjust the values of the six employee satisfaction factors, and click on Analyze. 🤞
42
+ """
43
+
44
+ with gr.Blocks(title=title) as demo:
45
+ gr.Markdown(f"## {title}")
46
+ # gr.Markdown("""![marketing](file/marketing.jpg)""")
47
+ gr.Markdown(description1)
48
+ gr.Markdown("""---""")
49
+ gr.Markdown(description2)
50
+ gr.Markdown("""---""")
51
+ ValueDiversity = gr.Slider(label="ValueDiversity Score", minimum=1, maximum=5, value=4, step=1)
52
+ AdequateResources = gr.Slider(label="AdequateResources Score", minimum=1, maximum=5, value=4, step=1)
53
+ Voice = gr.Slider(label="Voice Score", minimum=1, maximum=5, value=4, step=1)
54
+ GrowthAdvancement = gr.Slider(label="GrowthAdvancement Score", minimum=1, maximum=5, value=4, step=1)
55
+ Workload = gr.Slider(label="Workload Score", minimum=1, maximum=5, value=4, step=1)
56
+ WorkLifeBalance = gr.Slider(label="WorkLifeBalance Score", minimum=1, maximum=5, value=4, step=1)
57
+ submit_btn = gr.Button("Analyze")
58
+
59
+ with gr.Column(visible=True) as output_col:
60
+ label = gr.Label(label = "Predicted Label")
61
+ local_plot = gr.Plot(label = 'Shap:')
62
+
63
+ submit_btn.click(
64
+ main_func,
65
+ [ValueDiversity,AdequateResources,Voice,GrowthAdvancement,Workload,WorkLifeBalance],
66
+ [label,local_plot], api_name="Employee_Turnover"
67
+ )
68
+
69
+ gr.Markdown("### Click on any of the examples below to see how it works:")
70
+ gr.Examples([[4,4,4,4,5,5], [5,4,5,4,4,4]], [ValueDiversity,AdequateResources,Voice,GrowthAdvancement,Workload,WorkLifeBalance], [label,local_plot], main_func, cache_examples=True)
71
+
72
+ demo.launch()
h22_xgb.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:0720a00fe4d8054de81d03f0f91c5557610eb40f090a64a435c06a36d609426c
3
+ size 259483
hilton_xgb.sav ADDED
Binary file (21.4 kB). View file
 
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ gradio==3.1.3
2
+ Pillow
3
+ yake
4
+ pandas
5
+ sklearn
6
+ shap
7
+ xgboost
8
+ matplotlib
9
+ numpy
10
+ streamlit