摘要
本发明公开了一种基于外包员工行为的流失预测系统,涉及员工流失管理领域,包括:特征获取模块,用于获取外包员工当前的静态职位特征和任一动态行为特征;流失概率预测模块,用于接收所述当前的静态职位特征和任一动态行为特征作为流失概率预测模型的输入,输出该外包员工的流失概率;所述流失概率表征为:外包员工在未来预定时间段内的离职可能性;流失损耗预测模块,用于接收所述流失概率作为流失损耗预测模型的输入,输出该外包员工的流失损耗;本发明通过有效解决了现有技术中无法准确预测离职概率的缺陷,还解决了现有技术中无法量化离职损耗的问题,并且通过引入职位权重,可以区分不同职位员工对企业的影响,实现更精确的损耗评估。
技术关键词
预测系统
员工
损耗
外包
表达式
更新模型参数
GBDT模型
训练集
节点
最小化误差
定义
梯度下降算法
编码
真空
动态
标签
非线性
时间段
模块
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组织
样本
LightGBM模型
机器学习模型
预测系统
混合深度学习模型
排放预测方法
序列
计算机程序指令
长短期记忆网络
语义变化检测方法
变化检测网络
网络结构
语义特征
影像
混合储能系统
参数配置方法
Mallat算法
离散小波变换
蓄电池充放电功率