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  1. 淑徳短期大学部研究紀要
  2. 第68号

機械学習を用いた離職予測に関する文献レビュー

https://shukutoku.repo.nii.ac.jp/records/2000135
https://shukutoku.repo.nii.ac.jp/records/2000135
1b92efdd-31ca-4deb-af0f-67a64bf87d14
名前 / ファイル ライセンス アクション
tandaikenkyukiyo_068_093_112.pdf tandaikenkyukiyo_068_093_112.pdf
Item type [ELS]紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-06-03
タイトル
タイトル 機械学習を用いた離職予測に関する文献レビュー
言語 ja
タイトル
タイトル Literature Review on Turnover Prediction Using Machine Learning
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 機械学習
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 AI
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 離職予測
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 リテンションマネジメント
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
雑誌書誌ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12752621
論文名よみ
タイトル キカイ ガクシュウ オ モチイタ リショク ヨソク ニカンスル ブンケン レビュー
言語 ja
著者 三田寺, 裕治

× 三田寺, 裕治

ja 三田寺, 裕治

ja-Kana ミタデラ, ユウジ

Search repository
MITADERA, Yuji

× MITADERA, Yuji

en MITADERA, Yuji

Search repository
著者所属(日)
言語 ja
値 淑徳大学短期大学部健康福祉学科
記事種別(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 論文
言語 ja
抄録(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 機械学習を用いた離職予測に関する先行研究をサーベイし、離職者を予測するためのアルゴリズムとその予測精度及び離職に影響を与える特徴量を明らかにした。アルゴリズム単体で集計すると、最も良く使われているアルゴリズムはRF(11/15:15文献中11文献で使用)であり、続いてLR、NB(9/15)、DT(8/15)、SVM、KNN(7/15)であった。アルゴリズムの要素や特徴で集計すると、最も良く使われていたのはアンサンブル学習であった(13/15)。データセットや前処理等が異なるため、単純に比較することはできないが、指標だけで比較すれば、最も精度が高かったアルゴリズムはRFであった(ACC=.9940, AUC=1.000)。
離職に影響を与える代表的な特徴量は給与・昇進・昇給、個人属性、内部要因(企業内要因)、有給取得、出張、福利厚生(寮)、残業であった。研究において使用されているデータセットのソースは極めて少数(1~2個)であり、一般化が不十分という問題点がある。特徴量については離職の大きな原因とされている職場の人間関係や社風・組織風土、ライフイベント、健康状態などがほとんど使用されていないことが問題点としてあげられる。
言語 ja
書誌情報 ja : 淑徳大学短期大学部研究紀要
en : Shukutoku University Junior College bulletin

巻 68, p. 93-112, 発行日 2024-02-25
表示順
内容記述タイプ Other
内容記述 10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 21887438
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Ver.1 2024-06-03 01:24:55.208266
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