【摘 要】
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随着人力资源管理数据化的价值不断凸显,员工离职预测问题成为人力资源管理的新方向。首先,以数据科学竞赛平台Kaggle中的员工分析数据集为研究对象,进行预处理;其次,建立XGB
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随着人力资源管理数据化的价值不断凸显,员工离职预测问题成为人力资源管理的新方向。首先,以数据科学竞赛平台Kaggle中的员工分析数据集为研究对象,进行预处理;其次,建立XGBoost员工离职预测模型,结合评价指标分析模型效果,并与Logistic、朴素贝叶斯、支持向量机算法进行对比分析,证明XGBoost模型在准确率(Accuracy)、F1值和AUC值三项指标上的优势;最后,运用SHAP方法分析影响员工离职决策的重要因素,为员工的管理及留任提供决策支持。
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