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人才是企業最重要的資源,提早發現員工離職傾向並留任優秀人才,是企業持續成長的重要議題。員工離職預測是利用大數據與人工智慧,分析員工未來是否會有離職的風險,以利針對離職風險較高的優秀員工,及早啟動留才管理機制。
此議題中蒐集了多個可能會影響員工離職的因素,如年齡層、績效、最高學歷、出差數、請假數…等。公司的人資部門必須參考過去的經驗以及條件狀況,來判斷目前還在職的員工之離職傾向。在此議題中,參賽者需使用機器學習的方法,建立模型來分析、預測未來員工是否會離職。
本議題僅開放臺北科技大學許嘉裕教授「Data Science」課程專題使用。
活動結束於 2021/06/25 午夜 11 時 59 分。
本議題採用平均絕對誤差 F beta score [1],beta = 1.5。公式如下: $$ F_{\beta} = {(1+\beta^2)\cdot {precision \cdot recall \over (\beta ^2 \cdot precision)+recall}} \\ $$
Reference
[1] F1 score:
https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score