Abstract
El objetivo del trabajo de investigación es desarrollar una herramienta que permita identificar la posible deserción de un empleado, entendiendo la deserción laboral como un problema internacional. El método propuesto consiste en un algoritmo genético que identifica las variables relevantes y mejora la arquitectura de una red neuronal artificial como solución. Las variables seleccionadas por la herramienta concordaban con las variables recopiladas de distintos estudios, descubriéndose que no todas eran consideradas en dichos estudios (e.g., distancia del hogar al trabajo y años totales trabajando). Asimismo, las variables y la arquitectura seleccionadas por la herramienta permitieron predecir la deserción laboral hasta un 88,92 % de exactitud.
| Original language | American English |
|---|---|
| Journal | Interfases |
| DOIs | |
| State | Published - 1 Jan 2019 |
| Externally published | Yes |
OECD Category
- Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Ulima Repository Subject
- Algoritmos genéticos
- Genetic algorithms
- Neural networks (Computer science)
- Redes neuronales (Informática)
- Rotación del personal
- Staff rotation
Ulima Repository Category
- Ingeniería de sistemas / Software
Fingerprint
Dive into the research topics of 'Predicción de deserción laboral utilizando un algoritmo genético y redes neuronales artificiales'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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