Nghiên cứu và dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của người lao động bằng phương pháp học máy

Abstract

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích và dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của người lao động trong doanh nghiệp bằng cách áp dụng các mô hình học máy, bao gồm Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, Random Forest và Support Vector Machine. Để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, các biến có hệ số phóng đại phương sai cao đã được loại bỏ nhằm giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến. Phương pháp forward selection được áp dụng để xác định và chọn ra các đặc trưng quan trọng nhất trong dự đoán tỷ lệ nghỉ việc. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như sự hài lòng trong công việc, môi trường làm việc, cơ hội thăng tiến và quyền lợi tài chính đóng vai trò quyết định trong việc dự đoán. Trong số các mô hình đã được kiểm tra, Hồi quy Logistic được chọn là mô hình tối ưu do khả năng cung cấp kết quả dự đoán chính xác và dễ hiểu. Mô hình này đạt được sự cân bằng tốt giữa độ chính xác và khả năng dự đoán chính xác các trường hợp nghỉ việc.