Análise preditiva de recursos humanos em uma indústria de celulose : identificando riscos de saída voluntária de colaboradores.

Abstract

Este trabalho propõe uma abordagem preditiva para identificar riscos de desligamento voluntário de colaboradores em uma indústria de celulose, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Foram aplicados algoritmos de Regressão Logística, Floresta Aleatória e Árvore de Decisão para modelar os dados históricos de empregados. A análise incluiu a aplicação de validação cruzada para garantir a robustez dos modelos. Os resultados indicaram que os modelos de Regressão Logística e Floresta Aleatória apresentaram os melhores desempenhos, destacando-se pela combinação equilibrada entre precisão e recall. A análise das variáveis mais influentes sugere que fatores como tempo na empresa, idade e última movimentação são cruciais na previsão de desligamentos.