Employee Attrition Prediction باستخدام Machine Learning

قمت بتنفيذ مشروع Machine Learning للتنبؤ باحتمالية ترك الموظفين للشركة باستخدام تقنيات Classification.

هدف المشروع هو تحليل بيانات الموظفين وبناء نماذج قادرة على التنبؤ بما إذا كان الموظف قد يترك الشركة أم لا، مما يساعد الشركات على اكتشاف الموظفين المعرضين للمغادرة واتخاذ الإجراءات المناسبة.

شمل العمل:

* تحميل وفهم بيانات الموظفين.

* إجراء Exploratory Data Analysis (EDA).

* فحص القيم المفقودة والبيانات المكررة.

* تحديد الـFeatures والـTarget.

* معالجة البيانات التصنيفية.

* تطبيق Feature Scaling للمتغيرات الرقمية.

* تقسيم البيانات إلى Training وTesting.

* تدريب ومقارنة 5 نماذج Machine Learning:

* Logistic Regression

* K-Nearest Neighbors (KNN)

* Decision Tree

* Naive Bayes

* Random Forest

* تقييم النماذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1 Score وROC-AUC.

* إنشاء Confusion Matrix لكل نموذج.

* مقارنة نتائج جميع النماذج واختيار النموذج الأنسب.

الهدف من المشروع هو مساعدة الشركات على اكتشاف الموظفين الذين لديهم احتمالية عالية لترك العمل، مما يساعد فريق الموارد البشرية على اتخاذ قرارات واستراتيجيات مناسبة للاحتفاظ بالموظفين.