一种可解释的员工离职预测方法及系统

本发明提供了一种可解释的员工离职预测方法及系统，涉及人力资源管理领域，所述方法流程为：对历史数据进行数据清洗、数据标准化以及样本构造，以得到样本数据集；基于样本数据集对机器学习模型进行模型训练；采用SHAP解释模型对模型训练获取的预测结果进行解释，以得到每个特征对应预测结果的SHAP值；采用最终的机器学习模型对样本数据集中的样本进行离职预测，以得到预测结果，并且采用SHAP解释模型对预测结果进行解释，以得到各个特征对应预测结果的SHAP值以及最终的预测结果。本发明基于机器学习模型和SHAP解释模型进行员工离职预测和解释，能够解决企业人力资源管理中员工离职倾向预测准确性不足和可解释性差的问题。