集成算法在职业倦怠中的应用

作者：尹红; 周阳艳; 顾满局

来源：信息技术, 2023, (06): 8-12.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2023.06.002

• 机器学习
• 职业倦怠
• 集成算法
• 预测

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。

• 单位
  机电工程学院; 昆明理工大学