集成算法在职业倦怠中的应用
Application of ensemble algorithm in job burnout作者机构：昆明理工大学机电工程学院昆明650093
出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)
年 卷 期：2023年第47卷第6期
页 面：8-12页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：云南智能化自动化产业发展研究(YNDR2017G1C06)
摘 要：工作倦怠作为一种长期性的心理反应,虽然最初是从医疗和精神科的职业中探讨而来,但目前已普遍存在于各行各业中。尤其在COVID-19全球大流行的情况下,员工职业倦怠感更为严重。因此,文中使用四种集成算法对黑客地球平台发布的职业倦怠数据集进行预测,其中,随机森林MSE值为0.00401,梯度提升决策树MSE值为0.00383,XGBoost的MSE值为0.00381,Catboost的MSE值为0.00360,结果表明Catboost算法的预测效果较好。
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