一种基于机器学习的企业劳资纠纷风险预测方法

摘要

一种基于机器学习的企业劳资纠纷风险预测方法，S1：相关数据探索；S2：建立劳资纠纷黑白样本库；S3：指标分箱；S4：数据标准化；S5：筛除低预测能力指标；S6：剔除高相关性指标；S7：构建逻辑回归模型；S8：对预测模型进行检验。本发明基于企业公开信息与政务数据，以过往企业劳资纠纷案件作为样本，通过科学合理建模标准，最终得到可以反映当前企业风险以及预知未来的趋势的企业劳资纠纷模型，对现有企业的劳资纠纷发生风险进行分级评估。