Using machine learning algorithms with improved accuracy to analyze and predict employee attrition
Notice bibliographique
Résumé
Human migration is based on pull factors that individuals evaluate when it comes to moving to a different territory. Likewise, employee attrition is a phenomenon that represents the tendency to a reduction in employees within an organization. This research paper aims to develop and evaluate machine learning algorithms, namely Decision Tree, Random Forest, and Binary Logistic Regression, to predict employee attrition using the IBM dataset available on Kaggle. The objective is to provide organizations with a proactive approach to employee retention and human resource management by creating accurate predictive models. Employee attrition has significant implications for an organization's reputation, profitability, and overall structure. By accurately predicting employee attrition, organizations can identify the factors contributing to it and implement data-driven human resources management practices. This study contributes to improving decision-making processes, including hiring and firing decisions, and ultimately enhances an organization's capital. The IBM dataset used in this study consists of anonymized employee records and their employment outcomes. It provides a comprehensive HR data representation for analysis and prediction. Three machine learning algorithms, Decision Tree, Random Forest, and Binary Logistic Regression, were utilized in this research. These algorithms were selected for their potential to improve accuracy in predicting employee attrition. The Logistic Regression model yielded the highest accuracy of 87.44% among the tested algorithms. By leveraging this study's findings, organizations can develop predictive models to identify factors contributing to employee attrition. These insights can inform strategic decisions and optimize human resource management practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».