离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
解决方案
任务/目标
采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类，并以此来探究职员大量离职的潜在因素。
数据源准备
员工离职数据（查看文末了解数据免费获取方式），属性包括职员的年龄，出差频率、部门、受教育水平、工作参与度和工作等级等等。
特征转换
是否离职、性别等字符串型数据分别用0或1代替，出差频率等按等级用0-2的数字代替。
构造
以上说明了如何抽取相关特征，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。
了解数据集的分布
划分训练集和测试集
以样本中测试集占比百分之二十的比例训练模型
summary(dftrain)
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建模
使用Stratified K-Fold交叉验证来进行模型评估
def cross_valtion(model, X, y): skf = StratiFold(n_splits = 10, random_state = 42, shuffle = True) scores = [] predictions = np.ros(len(X)) for fold, (train_index, test_index) in enum
这是一个逻辑回归分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机的种子数，以便结果的可重复性。逻辑回归是一种线性模型，用于解决二元分类问题。
LogisticRegression(random_state = 42))
梯度提升分类器的实例化，其中random_state参数同样用于指定随机种子数。梯度提升是一种集成学习算法，它将多个弱学习器结合成一个强学习器。
GradientBoostingClassifier(random_st
随机森林分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。
RandomForestClassifier(random_state =
使用XGBoost库的分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。XGBoost是一个高效的梯度提升库。
XGBClassifier(random_stat
CatBoost分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。CatBoost是一个使用梯度提升的库，可以处理分类和回归问题。
CatBoostClassifier(random_
使用LightGBM库的分类器的实例化，其中random_state参数用于指定随机种子数。LightGBM是另一个梯度提升库，通常被认为在大型数据集上具有较高的性能。
LGBMClassifier(random_sta
比较结果
逻辑回归
梯度提升分类器
随机森林
XGBClassifier
CatBoostClassifier
LGBMClassifier
在此案例中，CatBoost模型的分类预测能力是最理想的，能够很大程度找准真正离职的职员。
预测
model.prediroba(temp_t.drop(columns = ['id']))[:, 1] frame = dftest[['id']].copy()
总结
对职员离职预测进行了深入的研究，采用了多种机器学习算法进行分类预测，包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM，并进行了交叉验证和可视化。
通过数据预处理和特征工程，该论文构建了多个预测模型，包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM。这些模型在数据集上进行了训练和评估，并采用了交叉验证技术来评估模型的性能和稳定性。
其中，逻辑回归模型采用了L2正则化来防止过拟合，并使用了网格搜索技术来优化超参数。梯度提升模型采用了决策树作为基本单元，并使用了自适应权重的策略来优化提升过程。随机森林模型采用了多个决策树的集成方法，并使用了特征重要性来评估特征的重要性。XGBoost模型采用了梯度提升算法，并使用了正则化项来优化模型的复杂度。CatBoost模型采用了梯度提升算法，并使用了类别特征的独热编码来处理分类特征。LightGBM模型采用了决策树算法，并使用了高效的数据结构和算法来优化训练过程。
最终，得出了结论：在预测职员离职的分类问题上，不同的机器学习算法具有不同的性能表现和优劣。通过交叉验证和可视化技术，我们可以评估模型的性能和稳定性，并为实际应用提供可靠的预测结果。
