基于机器学习的员工流失预测

员工流失是当今组织中的重要问题，通过机器学习等技术对员工离职进行事前预测，有助于提升企业人力资源管理的前瞻性。本文首先从采集的数据集中提取有用的且适合模型训练条件的数据，进行数据清洗和探索性分析，了解各特征分布情况；使用One-Hot编码和标签编码相结合的方式进行编码，然后采用RF-RFE方法对数据集中的特征进行筛选后进入分类模型；为保证模型预测的准确性，采用了五种不同的机器学习算法，包括SVM、DT、RF、LightGBM和WRF，来建立模型对员工流失情况进行预测。综合结果显示，LightGBM算法在预测性能方面表现出色，其准确率达到了0.87；进而通过SHAP输出特征重要性排名，发现城市发展指数、工作经验和培训时数等是影响离职的重要因素，可以为企业员工保留和后续人才招聘决策提供技术支持。