摘要
在企业管理活动中，人是最活跃、最积极的构成要素，人员的频繁离职会给公司带来巨大的损失。据报告显示，2022年员工离职率高达17.9%，特别是随着近期疫情的解封，员工离职问题会更加严重，而如何解决这一问题也成为管理者的难题。 在数字经济时代下，企业如果充分利用科学技术预测员工离职动态，提前洞悉员工的离职倾向，就可以帮助人力资源团队更好地作出人才挽留或储备的应对策略，这些对企业的发展具有深远的意义。在员工离职预测领域，目前已经有了大量的研究成果，但是仍旧存在着一些不足，例如在特征选择方面研究方法不多、不深。本文针对其中存在的不足之处，将基于改进遗传算法的特征选择方法和机器学习模型相结合，建立了员工离职预测模型，更好地实现了员工离职的预测。 本文以Datacastle平台的员工离职数据集为研究对象，通过对数据进行预处理，主要包括数据初步处理、数据相关性分析、特征构造、非数值型数据和数值型数据的处理以及不平衡数据的处理等步骤；然后，针对标准遗传算法存在的“早熟收敛”、“搜索迟钝”等问题，提出了一种改进遗传算法，并将标准遗传算法、改进遗传算法应用于特征选择，与选择全部的特征进行对比，在此基础上应用决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM四种模型建立员工离职预测模型，分析实验结果发现，改进遗传算法在计算精度上优于全部特征和标准遗传算法，在收敛速度上优于标准遗传算法，且随机森林模型在各条件下表现突出，尤其是基于改进遗传算法的随机森林模型，其平均准确度达到了93.58%；同时，为充分发挥出随机森林模型的全部性能，本文结合网格搜索技术优化了随机森林模型的超参数，将模型准确度提升到了93.86%，进一步提高了员工离职的预测性能；最后，针对工作内容做出归纳总结，提出两点建议，并指出不足与展望。
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