全文链接:https:///?p=34434分析师:Shilin Chen离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测,分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类,并以此来探究职员大量离职的潜在因素。 数据源准备 员工离职数据(查看文末了解数据免费获取方式),属性包括职员的年龄,出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。 特征转换 是否离职、性别等字符串型数据分别用0或1代替,出差频率等按等级用0-2的数字代替。 构造 以上说明了如何抽取相关特征,我们大致有如下训练样本(只列举部分特征)。 了解数据集的分布 划分训练集和测试集 以样本中测试集占比百分之二十的比例训练模型
点击标题查阅往期内容 左右滑动查看更多 建模使用Stratified K-Fold交叉验证来进行模型评估
这是一个逻辑回归分类器的实例化,其中
梯度提升分类器的实例化,其中
随机森林分类器的实例化,其中
使用XGBoost库的分类器的实例化,其中
CatBoost分类器的实例化,其中
使用LightGBM库的分类器的实例化,其中
比较结果逻辑回归梯度提升分类器随机森林XGBClassifierCatBoostClassifierLGBMClassifier在此案例中,CatBoost模型的分类预测能力是最理想的,能够很大程度找准真正离职的职员。 预测
总结对职员离职预测进行了深入的研究,采用了多种机器学习算法进行分类预测,包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM,并进行了交叉验证和可视化。 通过数据预处理和特征工程,该论文构建了多个预测模型,包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM。这些模型在数据集上进行了训练和评估,并采用了交叉验证技术来评估模型的性能和稳定性。 其中,逻辑回归模型采用了L2正则化来防止过拟合,并使用了网格搜索技术来优化超参数。梯度提升模型采用了决策树作为基本单元,并使用了自适应权重的策略来优化提升过程。随机森林模型采用了多个决策树的集成方法,并使用了特征重要性来评估特征的重要性。XGBoost模型采用了梯度提升算法,并使用了正则化项来优化模型的复杂度。CatBoost模型采用了梯度提升算法,并使用了类别特征的独热编码来处理分类特征。LightGBM模型采用了决策树算法,并使用了高效的数据结构和算法来优化训练过程。 最终,得出了结论:在预测职员离职的分类问题上,不同的机器学习算法具有不同的性能表现和优劣。通过交叉验证和可视化技术,我们可以评估模型的性能和稳定性,并为实际应用提供可靠的预测结果。 关于分析师在此对Shilin Chen对本文所作的贡献表示诚挚感谢,她专注可视化分析、统计分析领域。擅长Python、SQL。 数据获取 |
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