Çalışan kaybının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahminlemesi
Predicting employee attrition with machine learning methods
Yazar: ÇETİN KAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Bu tez çalışması, çalışan devrinin kuruluşlar üzerindeki etkilerini anlamak ve bu devri doğru bir şekilde tahmin edebilmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışan devri, bir kuruluşun üretkenliği, kültürü ve karlılığı üzerinde önemli bir etki sahibi olup, bu devrin proaktif bir şekilde yönetilmesi kuruluşların uzun vadeli başarısında kritik bir rol oynar. Bu çalışmada, çalışan devir hızını tahmin etmek için geleneksel makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak çeşitli analizler yapılmıştır.
Analiz sürecinde, kullanılan veri setinin dengesiz dağılımı tespit edilmiş ve bu sorunu çözmek için aşağı örnekleme ve yukarı örnekleme yöntemleri uygulanmıştır. Bu yöntemler Rastgele Yukarı Örnekleme (Random Over Sampler: ROS), Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği (Synthetic Minority Over-sampling Technique: SMOTE), Rastgele Az Örnekleme Tekniği(Random Under-Sampling Technique: RUS), Near Miss ve Tomek Links yöntemleridir. Dengelenen veri seti üzerinde, aşırı öğrenmeyi önlemek amacıyla K-Fold Çapraz Doğrulama, Stratified K-Fold Çapraz Doğrulama, Leave-One-Out (LOO) Çapraz Doğrulama ve Group K-Fold Çapraz Doğrulama yöntemleri uygulanmıştır. Makine öğrenmesi modeli olarak yüksek performans metriklerine sahip Rastgele Orman (Random Forest: RF) yöntemi seçilmiş ve modelin performansını artırmak için Manuel(Elle) Ayarlama, Izgara Araması (Grid Search CV), Rastgele Arama, Bayes Optimizasyonu, Genetik Algoritmalar ve Parçacık Sürüsü Optimizasyonu hiper-parametre ayarlama yöntemleri uygulanmıştır.
Çalışma sonucunda, Rastgele Orman(Random Forest: RF) ve Rastgele Yukarı Örnekleme(Random Over Sampler: ROS) yöntemlerinin birleşik kullanımının, çalışan devri tahmininde yüksek doğruluk sağladığı görülmüştür. Bu bulgu, kuruluşların çalışan devrini daha etkili bir şekilde yönetmelerine ve olası personel kayıplarını önceden tahmin ederek önleyici stratejiler geliştirmelerine olanak tanır. Ayrıca, çalışma sonuçları kuruluşların insan kaynakları yönetimi uygulamalarını geliştirmeleri için değerli içgörüler sunmaktadır.
Bu tez, çalışan devri tahmininde makine öğrenimi yöntemlerinin etkinliğini ortaya koyarak, kuruluşların bu tahminleri stratejik karar alma süreçlerine entegre etmeleri için bir yol haritası sunmaktadır. Gelecek çalışmalar, farklı sektörlerdeki kuruluşlar üzerinde benzer yöntemlerin uygulanabilirliğini ve etkinliğini test ederek, bu alandaki bilgi birikimini genişletebilir.

Abstract:
This thesis aims to understand the impact of employee turnover on organizations and to accurately predict it. Employee turnover has a significant impact on an organization's productivity, culture and profitability, and proactively managing this turnover plays a critical role in the long-term success of organizations. In this study, several analyses were conducted using traditional machine learning methods to predict employee turnover.
During the analysis process, the unbalanced distribution of the data set used was identified and down sampling and up sampling methods were applied to solve this problem. These methods are Random Over Sampler (ROS), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), Random Under-Sampling Technique (RUS), Near Miss and Tomek Links. K-Fold Cross-Validation, Stratified K-Fold Cross-Validation, Leave-One-Out (LOO) Cross-Validation and Group K-Fold Cross-Validation methods were applied on the balanced dataset to prevent over-learning. Random Forest (RF) method with high performance metrics was selected as the machine learning model and Manual Tuning, Grid Search CV, Random Search, Bayesian Optimization, Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization hyper-parameter tuning methods were applied to improve the performance of the model.
The results of the study show that the combined use of Random Forest (RF) and Random Over Sampler (ROS) methods provides high accuracy in employee turnover prediction. This finding allows organizations to manage employee turnover more effectively and develop preventive strategies by anticipating potential staff losses. Furthermore, the study results provide valuable insights for organizations to improve their human resource management practices.
By demonstrating the effectiveness of machine learning methods in employee turnover prediction, this thesis provides a roadmap for organizations to integrate these predictions into their strategic decision-making processes. Future studies can expand the body of knowledge in this area by testing the applicability and effectiveness of similar methods on organizations in different industries.