本文采用SMOTE、ADASYN、SMOTETOMEK、SMOTEENN和Borderline-SMOTE 5种样本均衡方法，对数据进行了样本均衡。使用遗传算法对样本均衡前后的数据进行特征选择，并将LightGBM集成学习算法应用于员工数据，进行了离职倾向预测。结果表明，使用SMOTEENN方法对标准化后的数据进行样本均衡处理后，再使用遗传算法对其进行特征选择，LightGBM预测效果最佳，验证了其优越性。
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