【毕业设计】机器学习的员工离职模型研究-python

目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

变量分析

数据导入

构建机器学习模型

1. 1 复制数据删除不需要的变量

1.2 列变量属性分类

实现效果图样例

前言

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本次分享的课题是

🎯机器学习的员工离职模型研究-python

课题背景和意义

员工流失（employee attrition）是困扰企业的众多关键问题之一。其与员工基础信息、收入、晋升、满意度、绩效和工作与生活平衡等相关的变量等密切相关。

人力资源部门负责分析导致员工流失的因素，并探索各个变量的影响程度。他们希望能够通过有效的机器学习算法构建模型，用于预测员工是否要辞职。

员工流失的建模与预测，将有助于减少员工流失，辅助人力资源团队进行关键的干预工作，让管理层明确哪些因素影响了“留人”，反过来促进企业更好地“选人”、“育人”、“用人”。

实现技术思路

变量分析

变量属性包括：性别、年龄、学历、任职过的企业数量、工龄、婚姻状况、在公司工作的时间、职位、职位等级、月收入、工作投入、效绩评分、员工优先认股权、涨薪百分比、上一年培训次数、环境满意度、关系满意度、工作生活平衡、上班离家距离、是否加班、出差情况

数据导入

 
# 加载库
import pandas as pd 
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,StandardScaler,MinMaxScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import time
from sklearn.model_selection import train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report , confusion_matrix ,f1_score,accuracy_score
from imblearn.over_sampling import SMOTENC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier,AdaBoostClassifier , RandomForestClassifier , StackingClassifier,ExtraTreesClassifier,GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.feature_selection import RFE
import scipy.stats as stats
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.svm import SVC
# import squarify
 
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

构建机器学习模型

一、模型预处理

Model preparation

1. 1 复制数据删除不需要的变量

 
# 1. 1 复制数据删除不需要的变量
MLdata = df.copy()
MLdata.drop(['Over18','EmployeeCount','EmployeeNumber','StandardHours'], axis = 1, inplace = True)

1.2 列变量属性分类

 
# 1.2 列变量属性分类
cols_cat = ['Education', 'EnvironmentSatisfaction', 'JobInvolvement', 'JobLevel', 'JobSatisfaction', 'PerformanceRating', 'RelationshipSatisfaction', 'StockOptionLevel', 'WorkLifeBalance']
cols_cat_not_ord = ['BusinessTravel', 'Department', 'EducationField', 'Gender', 'JobRole', 'MaritalStatus', 'OverTime']
cols_num = ['Age', 'DailyRate', 'DistanceFromHome', 'HourlyRate', 'MonthlyIncome', 'MonthlyRate', 'NumCompaniesWorked', 'PercentSalaryHike', 'TotalWorkingYears', 'TrainingTimesLastYear', 'YearsAtCompany', 'YearsInCurrentRole', 'YearsSinceLastPromotion', 'YearsWithCurrManager']
 
cols_feat = cols_cat + cols_cat_not_ord + cols_num
col_target = ['Attrition'] # Yes/No

将列变量分为3类：

• 有序分类变量cols_cat；

• 无序分类变量cols_cat_not_ord；

• 数值型变量cols_num；

样本不平衡问题的处理

可以看到，对于目标特征员工离职（Attrition），其样本是不平衡的

# 1.10 样本不平衡问题的处理
# 使用SMOTE处理样本不平衡Oversampling 并可视化
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 4))
sns.countplot(ax = axes[0], data = pd.DataFrame(y),x='Attrition', color="c");
 
cols_cat_idx = [i for (i, col) in enumerate(X.columns) if col in (cols_cat + cols_cat_not_ord)]
 
oversample = SMOTENC(categorical_features = cols_cat_idx, random_state=SEED)
X_train, y_train = oversample.fit_resample(X_train, y_train)
 
sns.countplot(ax = axes[1], data = pd.DataFrame(y_train), x = 'Attrition', color="c")
plt.show()

实现效果图样例

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