[发明专利]一种预测员工离职的方法及系统

摘要

本发明公开了一种预测员工离职的方法及系统。该方法包括：构建第一训练集和第一验证集；建立第一随机森林预测模型，将第一训练集的所有特征按照重要度的高低依次排序，分别从第一训练集和第一验证集所有特征中选取重要度排名前m个特征作为特征子集，构建第二训练集和第二验证集；基于第二训练集建立第二随机森林预测模型，将决策树的投票权值依据所述决策树的F‑measure值重新设置，获得离职预测模型；将测试集输入离职预测模型获得离职预测结果。基于传统随机森林算法，对数据特征的重要性进行排序以减少数据维度，节约了空间和时间成本，提高了预测效率；建立决策树的不同权值，解决数据不平衡问题。

主权项

1.一种预测员工离职的方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取已分类员工数据并构建第一训练集和第一验证集；步骤S2，基于第一训练集建立第一随机森林预测模型，利用袋外数据获得第一训练集中每个特征的重要度,将第一训练集的所有特征按照重要度的高低依次排序，分别从第一训练集和第一验证集所有特征中选取重要度排名前m个特征作为特征子集，构建第二训练集和第二验证集；所述m为正整数；步骤S3，基于第二训练集建立第二随机森林预测模型，利用第二验证集计算第二随机森林预测模型中每棵决策树的F‑measure值，将决策树的投票权值依据所述决策树的F‑measure值重新设置，获得离职预测模型；步骤S4，从待预测员工的数据中提取出特征子集为重要度排名中前m个特征的测试集，将测试集输入离职预测模型，离职预测模型输出待预测员工的离职预测结果。