预测谁将换工作

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人力资源部门面临预测申请人是否寻找新工作或留在公司的挑战。本论文讨论了机器学习如何用于预测谁将转到新工作，采用数据预处理以适合机器学习模型，处理分类特征，应用数据编码和多个机器学习算法，包括随机森林、逻辑回归、决策树和极端梯度提升。为提高机器学习模型的性能，使用合成少数类过采样技术 (SMOTE) 进行改进，采用决策支持指标，如精确度、召回率、F1-Score 和准确度进行评估。

本文探讨了机器学习如何预测员工离职，使用数据预处理和多个算法，包括随机森林、逻辑回归、决策树和极端梯度提升。采用SMOTE技术改进模型性能，并使用多个决策支持指标进行评估。