【摘 要】
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企业员工离职会给企业增加招聘成本、运营成本和经济损失,针对于此,提出利用机器学习构建员工离职预测模型。基于二叉树的CART算法和多叉树的C5.0算法有直观的分类规则,而SVM能够处理非线性特征之间的相互作用,其预测的准确度达到82%、85%和86%。但传统单棵树模型和SVM算法无法在不平衡数据场景中有效应对,对于不平衡样本,在原始数据不改变的情形下,通过增加对少类样本的学习权重,改变训练数据的权值
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企业员工离职会给企业增加招聘成本、运营成本和经济损失,针对于此,提出利用机器学习构建员工离职预测模型。基于二叉树的CART算法和多叉树的C5.0算法有直观的分类规则,而SVM能够处理非线性特征之间的相互作用,其预测的准确度达到82%、85%和86%。但传统单棵树模型和SVM算法无法在不平衡数据场景中有效应对,对于不平衡样本,在原始数据不改变的情形下,通过增加对少类样本的学习权重,改变训练数据的权值或概率分布,有效减小了对离职员工错误分类的概率。利用SMOTE重采样算法对原始数据再平衡,在灵敏度提升的情况下,十折交叉验证平均分类准确度都在90%以上,其中,在Friedman非参数和t检验下,SMOTE-SVM模型性能最优,能够最好正确分类出离职员工和未离职员工,为企业人力资源工作和提高企业人才竞争力提供有力支撑。
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