論文の概要: Integrating SAINT with Tree-Based Models: A Case Study in Employee Attrition Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10337v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 19:51:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.962304
• Title: Integrating SAINT with Tree-Based Models: A Case Study in Employee Attrition Prediction
• Title（参考訳）: SAINTと木モデルの統合:従業員の行動予測を事例として
• Authors: Adil Derrazi, Javad Pourmostafa Roshan Sharami,
• Abstract要約: 本研究では,SAINT生成した埋め込みを木モデルに統合し,従業員の誘引予測を強化するハイブリッドアプローチについて検討する。 我々は,SAINT埋め込みと木に基づく分類器を組み合わせたスタンドアロンモデル(SAINT, XGBoost, LightGBM)とハイブリッドモデルの性能,一般化可能性,解釈可能性を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Employee attrition presents a major challenge for organizations, increasing costs and reducing productivity. Predicting attrition accurately enables proactive retention strategies, but existing machine learning models often struggle to capture complex feature interactions in tabular HR datasets. While tree-based models such as XGBoost and LightGBM perform well on structured data, traditional encoding techniques like one-hot encoding can introduce sparsity and fail to preserve semantic relationships between categorical features. This study explores a hybrid approach by integrating SAINT (Self-Attention and Intersample Attention Transformer)-generated embeddings with tree-based models to enhance employee attrition prediction. SAINT leverages self-attention mechanisms to model intricate feature interactions. In this study, we explore SAINT both as a standalone classifier and as a feature extractor for tree-based models. We evaluate the performance, generalizability, and interpretability of standalone models (SAINT, XGBoost, LightGBM) and hybrid models that combine SAINT embeddings with tree-based classifiers. Experimental results show that standalone tree-based models outperform both the standalone SAINT model and the hybrid approaches in predictive accuracy and generalization. Contrary to expectations, the hybrid models did not improve performance. One possible explanation is that tree-based models struggle to utilize dense, high-dimensional embeddings effectively. Additionally, the hybrid approach significantly reduced interpretability, making model decisions harder to explain. These findings suggest that transformer-based embeddings, while capturing feature relationships, do not necessarily enhance tree-based classifiers. Future research should explore alternative fusion strategies for integrating deep learning with structured data.
• Abstract（参考訳）: 従業員の誘惑は組織にとって大きな課題となり、コストが増加し生産性が低下する。 しかし、既存の機械学習モデルは、表向きのHRデータセットで複雑な機能インタラクションをキャプチャするのに苦労することが多い。 XGBoostやLightGBMのようなツリーベースのモデルは構造化データでうまく機能するが、ワンホットエンコーディングのような従来の符号化技術は、疎結合を導入し、カテゴリー的特徴間の意味的関係を保存できない。 本研究では,SAINT(Self-Attention and Intersample Attention Transformer)を木モデルに組み込むことにより,従業員の誘引予測を向上させるハイブリッド手法を提案する。 SAINTは、複雑な機能インタラクションをモデル化するために自己認識メカニズムを活用する。 本研究では,SAINTを独立型分類器として,木モデルの特徴抽出器として検討する。 我々は,SAINT埋め込みと木に基づく分類器を組み合わせたスタンドアロンモデル(SAINT, XGBoost, LightGBM)とハイブリッドモデルの性能,一般化可能性,解釈可能性を評価した。 実験の結果,スタンドアローンツリーベースモデルは,予測精度と一般化において,スタンドアローンSAINTモデルとハイブリッドアプローチの両方より優れていた。 予想に反して、ハイブリッドモデルは性能を向上しなかった。 1つの説明は、木に基づくモデルは密度の高い高次元埋め込みを効果的に活用するのに苦労しているということである。 さらに、ハイブリッドアプローチは解釈可能性を大幅に低下させ、モデル決定を説明しにくくした。 これらの結果から,変圧器を用いた埋め込みは特徴的関係を捉えつつも,木に基づく分類を必ずしも強化するわけではないことが示唆された。 今後の研究は、ディープラーニングと構造化データを統合するための代替の融合戦略を検討するべきである。

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