基于LightGBM的居家办公员工倦怠分析（包括分类与回归） - 从数据分析到机器学习模型

云天徽上 · 发布于 3 小时前

🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，CSDN / 稀土掘金等平台人工智能领域优质创作者。

目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

前言

后疫情时代，居家办公（WFH）已成为常态化工作模式，但随之而来的员工倦怠问题逐渐凸显——工作与生活边界模糊、长时间屏幕暴露、非工作时段加班等因素，都在侵蚀员工的身心健康。本文基于合成的居家办公员工倦怠数据集（1800条每日工作记录），完整实现从数据探索分析、特征工程到多模型训练评估的全流程，最终构建高精度的倦怠评分预测模型，为企业优化远程办公策略、降低员工倦怠风险提供数据支撑。

一、数据集与环境准备

1.1 数据集介绍

本次使用的居家办公员工倦怠数据集包含1800条每日工作记录，每行代表一位员工单日的工作行为与身心状态，核心字段说明如下：

字段名	类型	含义
user_id	int	员工唯一标识
day_type	object	日期类型（Weekday/Weekend）
work_hours	float	当日工作时长（小时）
screen_time_hours	float	当日屏幕使用时长（小时）
meetings_count	int	当日会议数量
breaks_taken	int	当日休息次数
after_hours_work	int	是否加班（0=否/1=是）
sleep_hours	float	前一晚睡眠时长（小时）
task_completion_rate	float	当日任务完成率（%）
burnout_score	float	倦怠评分（核心回归目标）
burnout_risk	object	倦怠风险等级（Low/Medium/High）

1.2 环境配置

首先安装并导入所需依赖库：

# 数据处理核心库
import pandas as pd
import numpy as np

# 可视化库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score, GridSearchCV

# 机器学习模型和评估指标
from sklearn.metrics import *
import lightgbm as lgb
import joblib

二、数据加载与基础探索

2.1 数据加载与基本信息查看

# 加载数据集（替换为你的数据集路径）
df = pd.read_csv("work_from_home_burnout_dataset.csv")

数据集无缺失值、无重复值，数据质量优良；
倦怠风险等级分布极不均衡：Low（1527条）> Medium（253条）> High（20条）；
工作时长均值6.5小时，屏幕时长均值9.3小时（远超工作时长，反映居家办公多屏操作特点）；
倦怠评分均值44分，标准差23.88，分布跨度较大（2.5~143.92）。

三、探索性数据分析（EDA）与可视化

3.1 核心数值特征分布

# 1. 工作时长、屏幕时长、睡眠时长分布
sns.histplot(df['work_hours'], kde=True, ax=axes[0], color='skyblue')
sns.histplot(df['screen_time_hours'], kde=True, ax=axes[1], color='salmon')
sns.histplot(df['sleep_hours'], kde=True, ax=axes[2], color='lightgreen')

# 2. 倦怠评分分布
sns.histplot(df['burnout_score'], bins=20, kde=True, color='purple')

# 3. 倦怠风险等级计数
sns.countplot(x='burnout_risk', data=df, palette='pastel')

通过分布可视化可直观捕捉核心特征的规律：工作时长呈正态分布（集中在 6-8 小时），但屏幕时长呈右偏分布（部分员工单日屏幕时长超 15 小时），睡眠时长则普遍低于健康阈值（7-9 小时），这些分布特征直接指向 “过度屏幕暴露 + 睡眠不足” 的核心倦怠诱因。

3.2 相关性分析

# 数值特征相关性热力图
corr = df[['work_hours', 'screen_time_hours', 'meetings_count', 'breaks_taken',
           'after_hours_work', 'sleep_hours', 'task_completion_rate', 'burnout_score']].corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")

相关性热力图是特征筛选的 “快速抓手”，本环节通过量化特征与倦怠评分的关联强度，快速锁定核心影响因子：屏幕时长与倦怠评分的相关系数达 0.82（强正相关），睡眠时长与倦怠评分的相关系数达 - 0.71（强负相关），这一结论与心理学研究中 “视觉疲劳”“睡眠剥夺诱发倦怠” 的理论高度契合，验证了数据的合理性。

相关性核心结论：

倦怠评分与屏幕时长（0.82）、工作时长（0.78）、加班（0.65）呈强正相关；
倦怠评分与睡眠时长（-0.71）、休息次数（-0.68）呈强负相关；
任务完成率与倦怠评分无显著相关（0.12），说明高完成率不代表低倦怠。

3.3 多维度关系可视化

# 1. 工作时长 vs 倦怠评分（按日期类型区分）
sns.scatterplot(x='work_hours', y='burnout_score', hue='day_type', data=df, palette='Set2')

# 2. 屏幕时长-睡眠时长-倦怠评分 3D关系
sc = ax.scatter(df['screen_time_hours'], df['sleep_hours'], df['burnout_score'],
                c=df['burnout_score'], cmap='viridis', s=60)

# 3. 会议数量&休息次数 vs 倦怠评分（按日期类型）
g = sns.FacetGrid(df, col='day_type', height=5, aspect=1)
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x='meetings_count', y='burnout_score', hue='breaks_taken', palette='coolwarm')

相比单一维度分析，多维度可视化可挖掘特征间的协同效应：例如 “周末工作 + 高屏幕时长” 组合的倦怠评分显著高于工作日，反映出周末工作打破生活边界对员工心理的更大冲击；“会议数量多 + 休息次数少” 的组合则呈现出倦怠评分的指数级上升，为企业优化会议制度、强制休息机制提供了直接的数据支撑。

四、特征工程

4.1 数据预处理

df_processed = df.copy()

# 1. 编码分类变量
le_day_type = LabelEncoder()
df_processed['day_type_encoded'] = le_day_type.fit_transform(df_processed['day_type'])

# 2. 创建新特征（特征工程）
# 工作时长与屏幕时间的比率
# 有效工作时间（减去会议时间）
# 休息频率（每小时休息次数）
# 睡眠质量指标（考虑工作对睡眠的影响）
# 工作效率指标

# 3. 创建交互特征
X = df_processed[selected_features]

# 目标变量
y_regression = df_processed['burnout_score']  # 回归任务
y_classification = df_processed['burnout_risk_encoded']  # 分类任务

特征工程是提升模型性能的 “核心引擎”，本项目在原始特征基础上构建 7 类衍生特征，核心设计逻辑如下：

效率类特征（如work_screen_ratio工作屏幕比）：衡量工作效率，剔除无效屏幕时间的干扰；
平衡类特征（如sleep_work_balance睡眠工作平衡）：捕捉工作与生活的边界感；
交互类特征（如work_sleep_interaction工作睡眠交互）：挖掘特征间的非线性关联。
衍生特征将原始 8 维特征扩展至 15 维，大幅提升模型对倦怠诱因的捕捉能力。

4.2 特征重要性分析（预处理）

通过相关性分析提前筛选高价值特征，可避免后续建模的 “维度灾难”。本环节不仅量化特征与目标的关联强度，还为 LightGBM 模型的特征重要性验证提供了基准，确保建模过程的可解释性。

# 分析特征与目标变量的相关性
bars = plt.barh(correlation_with_target['feature'], 
                correlation_with_target['correlation_with_burnout'])

特征重要性结论：屏幕时长、睡眠时长、工作时长是影响倦怠评分的TOP3核心特征。

五、 LightGBM模型构建

5.1 数据分割与准备

# 数据分割
X_train, X_test, y_train_reg, y_test_reg = train_test_split(
    X, y_regression, test_size=0.2
)

# 同时获取分类任务的数据分割
_, _, y_train_cls, y_test_cls = train_test_split(
    X, y_classification, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y_classification
)

# 创建LightGBM数据集
train_data_reg = lgb.Dataset(X_train_scaled, label=y_train_reg)
test_data_reg = lgb.Dataset(X_test_scaled, label=y_test_reg, reference=train_data_reg)

train_data_cls = lgb.Dataset(X_train_scaled, label=y_train_cls)
test_data_cls = lgb.Dataset(X_test_scaled, label=y_test_cls, reference=train_data_cls)

5.2 回归模型：预测倦怠分数

# 定义回归模型的参数
params_reg = {
    'objective': 'regression',
    'metric': ['mae', 'rmse', 'r2']
}

# 训练回归模型
model_reg = lgb.train(
    params_reg,
    train_data_reg
)

# 预测与评估
y_pred_reg = model_reg.predict(X_test_scaled)

# 计算回归指标
mae_reg = mean_absolute_error(y_test_reg, y_pred_reg)
rmse_reg = np.sqrt(mean_squared_error(y_test_reg, y_pred_reg))
r2_reg = r2_score(y_test_reg, y_pred_reg)

回归任务以burnout_score为目标，采用 LightGBM 的回归模式，通过早停机制（early_stopping）避免过拟合，最终实现 MAE 仅 4.8、R² 达 0.93 的高精度预测。残差分析图验证了模型预测误差的随机性，说明模型无系统性偏差，具备实际应用价值。

5.3 分类模型：预测倦怠风险等级

# 定义分类模型的参数
params_cls = {
    'objective': 'multiclass',
    'metric': ['multi_logloss', 'multi_error']
}

# 训练分类模型
model_cls = lgb.train(
    params_cls,
    train_data_cls
)

# 预测与评估
y_pred_prob_cls = model_cls.predict(X_test_scaled)
y_pred_cls = np.argmax(y_pred_prob_cls, axis=1)

# 计算分类指标
accuracy_cls = accuracy_score(y_test_cls, y_pred_cls)

分类任务针对burnout_risk的三级标签，采用多分类模式建模。尽管受限于数据不均衡（High 类样本仅 20 条），模型仍实现了 Low 类 100% 的预测精度，为企业优先识别高风险人群提供了可行方案。后续可通过 SMOTE 过采样、权重调整等方法进一步优化 Medium/High 类的预测效果。

5.4 特征重要性分析

feature_importance_reg = pd.DataFrame({
    'feature': selected_features,
    'importance_regression': model_reg.feature_importance(importance_type='gain')
}).sort_values('importance_regression', ascending=False)

feature_importance_cls = pd.DataFrame({
    'feature': selected_features,
    'importance_classification': model_cls.feature_importance(importance_type='gain')
}).sort_values('importance_classification', ascending=False)

# 可视化特征重要性
# 回归模型特征重要性
bars1 = axes[0].barh(range(len(top_features_reg)), top_features_reg['importance_regression'], 
                    color=plt.cm.viridis(np.linspace(0.2, 0.8, top_n)))

# 分类模型特征重要性
bars2 = axes[1].barh(range(len(top_features_cls)), top_features_cls['importance_classification'], 
                    color=plt.cm.plasma(np.linspace(0.2, 0.8, top_n)))

LightGBM 的特征重要性（Gain）可量化特征对模型的贡献度，本环节对比回归 / 分类模型的特征重要性排序，发现核心特征（屏幕时长、睡眠时长、工作睡眠平衡）在两类任务中均位列 TOP3，验证了特征工程的有效性，也为企业制定干预策略指明了优先级。

5.5 模型优化与调参

# 定义参数网格
param_grid = {
    'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
    'num_leaves': [15, 31, 63],
    'max_depth': [3, 5, 7],
    'min_child_samples': [10, 20, 30],
    'subsample': [0.7, 0.8, 0.9],
    'colsample_bytree': [0.7, 0.8, 0.9]
}

lgb_model = lgb.LGBMRegressor(
    objective='regression',
    random_state=42,
    n_jobs=-1,
    verbose=-1
)

param_dist = {
    'learning_rate': uniform(0.01, 0.1),
    'num_leaves': randint(20, 50),
    'max_depth': randint(3, 8),
    'min_child_samples': randint(10, 30),
    'subsample': uniform(0.7, 0.2),
    'colsample_bytree': uniform(0.7, 0.2)
}

random_search = RandomizedSearchCV(
    estimator=lgb_model,
    param_distributions=param_dist,
    n_iter=20,
    scoring='neg_mean_squared_error',
    cv=3,
    random_state=42,
    n_jobs=-1,
    verbose=0
)

# 训练随机搜索
random_search.fit(X_train_scaled, y_train_reg)

网格搜索 / 随机搜索是提升模型性能的关键步骤，本项目针对 LightGBM 的核心超参数（学习率、叶子数、最大深度等）进行优化。优化后的模型不仅精度提升，还通过min_child_samples等参数限制模型复杂度，降低过拟合风险，确保在新数据上的泛化能力。

六、总结与应用建议

6.1 核心结论

模型性能：LightGBM模型的R²达0.92以上，能精准预测员工倦怠评分；
关键影响因素：屏幕时长（正相关）、睡眠时长（负相关）、工作时长（正相关）是倦怠的核心驱动因素；
行为规律：
- 周末工作的倦怠风险高于工作日（边界模糊导致）；
- 加班行为与高倦怠风险强相关；
- 休息次数越多，倦怠评分越低（每增加1次休息，倦怠评分平均降低8分）。

6.2 企业应用建议

屏幕时长管控：限制单日屏幕使用时长不超过10小时，推广“20-20-20”护眼休息法；
睡眠保障：制定弹性工作制度，避免强制早班，保障员工每日7小时以上睡眠；
休息机制：强制每工作2小时休息10分钟，会议数量每日不超过3场；
加班管控：严格限制非工作日加班，工作日加班频率每月不超过2次；
风险预警：基于本模型构建员工倦怠预警系统，对Medium/High风险员工及时干预。

6.3 模型优化方向

数据层面：收集更多Medium/High风险样本，解决数据不均衡问题；
特征层面：新增“工作内容类型”“社交互动次数”“运动时长”等特征；
模型层面：使用XGBoost/LightGBM等模型融合策略，进一步提升精度，加入网格搜索调参；
任务层面：构建多分类模型直接预测倦怠风险等级，而非先回归后转换。

七、完整代码使用说明

环境安装：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

数据准备：将数据集文件命名为work_from_home_burnout_dataset.csv，与代码文件同目录；
运行步骤：按代码模块顺序运行，所有可视化图片会保存到当前目录；
参数调整：可根据需求调整随机森林的n_estimators、模型测试集比例等参数。

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