СОЗДАНИЕ ПРОГНОЗНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ

Аннотация

В статье анализируется применение метода деревьев классификации в задачах формирования в процессе подбора персонала прогнозных оценок успешности и результативности респондентов на конкретной позиции в компании или в целом в определенном виде деятельности на рынке труда. Деревья классификации – это один из современных, но в то же время хорошо апробированных методов машинного обучения, позволяющий на основе ретроспективной информации, хранящейся в базах данных, выявлять скрытые закономерности и строить эмпирические правила для предсказания принадлежности объекта к тому или иному результирующему классу. Вычислительные эксперименты, проведенные в рамках исследования, показывают, что в задачах подбора персонала, при условии наличия ретроспективной базы данных, содержащей характеристики респондентов, сформированные на основе компетентностного и индивидуально-личностного тестирования, метод деревьев классификации показывает достаточно высокую точность распознавания успешности респондентов в том или ином виде деятельности. Предложено алгоритмическое и программное обеспечение, разработанное на основании обучения метода деревьев классификации по данным, собранным в исследовании Ю. А. Бурмаковой «Индивидуально-личностные предпосылки профессионального развития специалистов в рекламном деле».