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公开(公告)号：CN114048805A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111316950.1
申请日：2021-11-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及员工离职预测技术领域，且公开了一种基于改进的gcForest员工离职预测方法，所述员工离职预测方法的过程为：(1)、建立算法基础；GcForest模型，其分为两个阶段：多粒度扫描和级联森林，多粒度扫描阶段将原始特征进行转化为类别概率向量作为输入特征，输入特征在级联森林阶段经过多个级联层得出预测结果；在级联森林结构中，每一层都包含两种森林：随机森林和极端森林，每个随机森林和极端森林内部由若干个随机树组成；该模型通过在gcForest的级联部分加入CatBoost模型以及gcForest的末尾连接AdaBoost模型，使gcForest能够处理更加复杂的问题，提升了gcfoest的准确性。并应用该模型实现对某企业的员工离职预测，实验结果显示，改进的gcForest模型的预测准确率为89.68％，AUC为0.720。
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