[发明专利]员工离职特征的训练方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810564601.3 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN108764582A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 袁浩 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/10;G06F17/30 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 林燕云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种员工离职特征的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，所述方法包括：采集与员工离职相关的多维度数据，作为训练用特征数据；将所述训练用特征数据进行预处理，并将经过预处理的训练用特征数据作为训练样本；按照预设规则将所述训练样本划分为m个相互独立的子样本集；基于所述每个子样本集，对所述每个子样本集选择机器学习分类方法进行训练。本发明实施例通过对离职员工的特征数据的训练，判断各个特征数据对员工离职的影响程度，从而可以提升企业预测员工离职意向的能力，以减少企业的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 特征数据 员工 预处理 计算机设备 存储介质 训练样本 样本集 多维度数据 机器学习 离职员工 企业预测 预设规则 子样本 采集 分类 | ||
【主权项】：
1.一种员工离职特征的训练方法，其特征在于，所述方法包括：采集与员工离职相关的多维度数据，作为训练用特征数据；将所述训练用特征数据进行预处理，并将经过预处理的训练用特征数据作为训练样本；按照预设规则将所述训练样本划分为m个相互独立的子样本集；基于所述每个子样本集，对所述每个子样本集选择机器学习模型进行训练。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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