企业员工的离职预测模型

发布时间：2025-04-11 02:33

　　人才的流失尤其是关键人才的流失将对企业造成很大影响。企业的关键技术、管理运营体系、客户资源等一般上都被关键人才所掌握,因而他们的离职不仅会造成企业业务和生产短时间内不可估量的损失,也会增加不必要的成本^[1]。所以预测出员工离职的概率,对那些有离职倾向的人员加以引导,避免人才流失,变得极其重要^[1]。应用机器学习算法和统计学相关知识计算员工离职的概率,探索哪些因素是导致离职的决定性因素及其对应的影响关系,从而可以推断出哪些人最有离职的倾向,企业就可以提前作出应对策略,尽量的避免这种事情的发生,同时调整公司的用人制度和政策,如果员工离职纯属个人原因,公司应该提前准备后备人才,以便随时可以顶岗,公司不会因个别人才的流失而受到难以补救的损失。凡事预则立不预则废,从数据中看到更深的层次,挖掘出内在的问题,从而提前采取措施,可以避免造成更多的损失。”本文针对企业员工离职的预测分析问题,利用机器学习的梯度提升分类树（GBDT）算法构建员工离职预测模型,预测企业员工是否会离职,并且分析总结出影响员工离职的几种重要因素,比如薪资水平,年龄等,为企业做出预警,辅助...

【文章页数】：43 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3仿真预测值和实际值的对比图

较明显，但是预测值普遍小于实际值。根据表中结果计算可以得知12个测试样本的实际最优方案预测结果的MAPE平均值为2.20%，但预测值普遍高于实际值，说明神经网络模型在预测员工离职对企业业绩影响时模型参数的最优化过程需要调整。由预测值对比结果看出在预测模型参数择优方法的问题上还需要....

图2SHAP特征交互图

gbe,Mingle.Abusivecustomerbehaviourandfront-lineemployeeturnoverintentionsinthebankingindustry:Themediatingroleofemployeesatisfaction[J].Cog....

图1 改进的不平衡数据分类方法

神经网络的层数为三层，设隐含层神经元个数n2,输入层神经元个数为n1,取n2=2n1+1。②SVM。

图2 改进前后模型的AOC曲线和AUC值

基于改进XGBoost建立的模型在准确率、精确率、召回率、AUC值指标上相对于改进前的模型分别提高了9.2%、35.9%、100%、8%,对企业而言，更关心的是能否找到有离职倾向的员工，如若将有离职倾向的员工预测为没有离职倾向的员工，会导致无法及时发现企业中存在的问题并造成岗位的....

本文编号：4039368