员工离职问题是一直是企业管理中不可避免的话题,通过预测员工离职倾向并采取相应措施,在企业人力资源管理中具有重要意义。针对员工离职问题,本文首先运用SMOTE方法对数据进行平衡化处理,在此基础上分别构建了CART决策树、AdaBoost和随机森林模型,在模型中加入剪枝、调整最优参数等操作,然后得到离职人员特征属性与离职之间的相关关系,并结合准确率、精度、召回率、F1-score和AUC值等度量指标,分析比较了三个不同分类器的预测效果,最后对预测结果进行分析并提出相关的改进措施。实验结果表明,三种分类器对于员工离职预测均有很强的可行性和可靠性,随机森林模型的各类度量指标均优于CART决策树和AdaBoost,更适用于员工离职问题的分析和预测。通过对变量特征的重要性进行排序,得到影响员工离职的主要因素有5个,分别是:员工对公司满意度、工龄、月均工作时长、近五年晋升情况、项目数量。结合员工的行为数据,将随机森林模型运用到实证当中,有助于企业相关决策者针对员工离职行为进行合理决策。