Integrating generative AI and machine learning classifiers for solving heterogenous MCGDM: a case of employee churn prediction
Notice bibliographique
Résumé
Employee churn is a critical issue for companies and organizations, as it directly impacts productivity, efficiency, and overall operational success. High turnover rates increase recruitment and training costs, and disrupt workflows, making it a top concern for institutions aiming to maintain stability, growth and continuity. This study presents a methodology to address the employee churn prediction problem in heterogeneous environments by framing it as a Multiple Criteria Group Decision Making (MCGDM) problem. The proposed methodology integrates generative AI, Traditional MCGDM techniques, and machine learning classifiers to handle this problem type. The proposed methodology is structured into four main stages: data collection, generative AI for creating expert profiles, MCGDM for employee ranking, and machine learning for predictive modeling. ChatGPT-4 is used as the generative AI model to simulate expert profiles from diverse fields related to churn prediction. The Analytical Hierarchy Process (AHP) is employed to calculate criteria weights, while the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is concerned with alternatives' ranking and employee's classification into churn likelihood categories. These rankings data are then used for different nine machine learning classifiers, reducing the computational complexity for future predictions. The results reveal that Neural Networks, Gradient Boosting, and Random Forest outperform other used models in predicting employee churn in terms of accuracy. The proposed methodology offers a scalable, data-driven solution for addressing MCGDM problems, particularly employee churn prediction, by integrating advanced AI techniques with traditional decision-making frameworks.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».