Predicción de bajas de empleados en una compañía usando modelos de Machine Learning (2023)
RESUMEN : La rotación de empleados se ha convertido en un problema para las empresas en la actualidad; una alta rotación implica gasto de mayores recursos en reclutamiento y capacitaciones, para el caso que se está tratando, una empresa de venta de seguros, la contratación de un nuevo vendedor implica un periodo de ajuste en capacidades de ventas, dada por la experiencia, por tal razón la identificación de posibles bajas futuras le permitirá al área de Gestión Humana realizar intervenciones de retención que permitan la permanencia del empleado. En este documento se hará una presentación de diversos experimentos ejecutados para predecir la deserción de un empleado, siendo la variable de salida, 1 deserta, 0 permanece. Se corrieron 3 modelos de Machine Learning, el primero es un árbol de decisión donde se ejecutaron dos iteraciones, probando inicialmente con parámetros elegidos a criterio propio y la segunda usando funciones específicas que determinan los mejores parámetros, de igual manera se corre un modelo de Máquina de vectores de soporte SVM y una regresión logística aplicando las funciones de mejores parámetros. Por último, se aplica una iteración corriendo los 3 modelos bajo validación cruzada. Los resultados indican que el mejor modelo para predecir las bajas de los empleados es el de árbol de decisión usando validación cruzada y funciones de detección de mejores parámetros, esto le permitirá a la compañía identificar a qué empleados deben intervenir urgentemente y comenzar el proceso de retención con los profesionales en Gestión Humana.