人才尤其是优秀人才作为企业的核心组成部分,对企业的稳定发展起到了关键作用。在信息化时代下,企业平台累积了大量的员工数据,凭借这些数据对影响员工离职的因素进行分析,并选择合适的预测方法进行员工离职预测,对企业提前采取措施,预防人才流失具有一定的指导意义。首先本文对原始数据进行可视化分析,初步得到影响员工离职的几个因素,利用one-hot编码和分箱处理分别对分类特征和连续特征进行预处理,且通过相关系数矩阵对相关性强的特征进行再处理。在此基础上,利用递归特征消除法筛选特征,并结合可视化分析结果,确定了构建模型所需的实验数据集。对预测模型进行研究,选取随机森林模型、Light GBM模型和逻辑回归模型进行员工离职预测,并对其进行调参,通过对比不同参数取值下模型的AUC取值,选取预测效果最好的单模型作为最终的单项预测模型,并利用确定的实验数据集对调参后的三种单项预测模型进行模型实践,实验结果表明,逻辑回归单项预测模型的效果最好,但三种模型之间仍存在一定的差异性,因此,可进一步对模型进行组合,提升预测的准确度与AUC值。对组合预测模型进行研究,设计了基于Stacking组合策略的SRLL预测模型和投票法模型两种组合模型,使用组合模型对员工离职进行预测,并比较单模型与组合模型的准确率与AUC取值,结果表明,两种组合预测模型的预测效果均优于各单项预测模型,且根据Stacking组合策略设计的SRLL组合模型的预测效果更佳,因此,将SRLL组合预测模型作为最终的员工离职预测模型。