【摘 要】
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针对员工离职会增加企业运营成本,降低企业盈利能力的问题,提出使用机器学习的离职员工预测算法;通过Stacking集成学习算法组合Adaboost和Random Forest基本算法构建LRA预测
【机 构】
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兰州财经大学电子商务综合重点实验室
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(17JR5RA179),甘肃省高等学校科研项目(2017B-43),高等教育教学改革研究项目(LJZ201701),兰州财经大学校级科研项目(LZUFE2018C-0S).
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针对员工离职会增加企业运营成本,降低企业盈利能力的问题,提出使用机器学习的离职员工预测算法;通过Stacking集成学习算法组合Adaboost和Random Forest基本算法构建LRA预测模型,实现对某企业的员工离职预测;实验结果显示,LRA模型的预测准确率为89.09%,相对于单一算法所构建验证的模型预测准确率明显提高,LRA模型的查准率、查全率以及F1度量指标证实模型的可行性与可靠性,通过对输入LRA模型的特征进行重要性排序,得到影响员工离职的主要因素有加班、工龄(0-3年)、收入、职业级别等,
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