1. 引言
军事领域岗位体系是一个严格按照职称等级和职务等级划分的体系，人员分布呈现金字塔型结构，越是接近底层职级人员数目越多，越是接近顶层职级人员数目越少。且该金字塔结构不是一个静止的结构，而是一个动态结构，处在其中的每个人员在其军事领域任职生涯过程中，都会经过入职、培训、升职、调岗、离职五个环节，最终完成其在该领域服役的职业生涯。
鉴于军事人员分布上少下多的金字塔型结构，必然存在一部分人具备较高的潜力发展至较高的职务等级，影响因素可能包括受教育水平较高、参加实战演习经历丰富或发表著述专利产量丰富等。同理，也必然存在相当一部分人不具备高层级发展潜质，使其在发展到金字塔的某阶层时便退出了，可能是学历水平限制了其发展、也可能是其服役年限提前达到了上限、或是其某次年度考核结果未能获得优秀等次等。因此，本模型算法通过分析历史上那些潜力高低不同人员的履历数据和画像数据，构建人才发展潜力评估模型，深入挖掘表征人员发展潜力高低的重要特征因素，通过训练后的模型进行人员发展潜力预测。
2. 随机森林算法原理
2.1. 基本原理
随机森林算法 [1] 是一致机器学习算法组合算法，主要用于分类和回归领域。它的主要思想是用随机的方式建立一个森林，森林里包含多个决策树，每棵决策树进行分类和回归时保持独立，并通过每个决策树的结果进行投票给出一个最终结果。在进行分类时，每一棵决策树的训练样本都是从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取得到的。将多个决策树合并在一起，让每棵树的分布大致相同，每一棵树的分类能力和它们之间的相关性的大小就决定了随机森林总的分类误差，使决策树算法得到了改进。尽管单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，由多个决策树组成的随机森林的分类能力得到很大提高。另外，训练样本和特征数选择的随机性使得随机森林可以很好地预防过学习问题。
2.2. 核心思想
随机森林的核心思想为分类回归树，分类回归树由分类树和回归树两部分组成；当最终结果是类别变量时用分类树，当最终结果是连续变量时则用回归树。在构造每一棵树时，随机森林算法随机地去选择特征对分类树的内部节点进行属性分裂。分类树常以基尼指数作为分类标准，该标准能够选出降低数据无序度的属性。在建立分类树时，每个分裂属性的选择是根据它对数据划分的优劣程度来进行的。
2.3. 训练集的抽取
Bagging (Bootstrap Aggregating)算法 [2] 的基础是自助抽样法，即从原始样本集S中有放回地随机抽取训练样本集train。Bagging算法的主要思想是：事先给顶一个元学习的算法和一个原始样本集S，让该元学习算法通过上述的自助抽样法从原始样本集S中随机抽取的训练集训练多次，每个训练集构造一颗决策树模型。
3. 构建人才发展潜力评估模型
评估人员发展潜力，主要有两种技术路线：一种是基于先验知识的评估方法，通过人(专家)的经验聚焦于被评估对象的各项属性表征，最后进行综合；另一种是基于机器学习的评估方法，通过样本学习获得被评估对象的各项属性表征，最后由机器学习模型给出综合结果。本模型使用的是第二种技术路线，即通过有监督机器学习的方式挖掘数据规律，实现人员发展潜力预测。但在进行验证时，我们选取了相同的试验数据，经过相应专家按照其经验进行评估，以期实现人才发展潜力预测结果的相互印证。本模型的构建主要分为四个处理步骤，分别为数据梳理、构造样本、特征初选和模型训练，如图1所示。
Figure 1. Model algorithm processing steps
图1. 模型算法处理步骤
3.1. 数据梳理
数据梳理是后续模型训练的基础和前提，目的是对当前数据体系进行梳理，理清数据之间的关联关系，将数据对象转化为模型训练对象，并通过分片的思想扩充可用数据集。
人才发展潜力评估模型依赖的数据主要是人员岗位发生变化前后的人员的整体画像数据。因此我们在准备数据样本时，针对某个军事人员，按照时间轴，以职位发生变化的时间为分割点，获取其岗位发生变化前的各类因素数据，形成一个数据集，按照此类方法进行数据集生成，每个军事人员在每次发生岗位变动时，即可得到一个对应的数据集，从而扩充了可用数据量。数据拆分示例如图2所示，形成的数据集如图3所示。从图上可看出，通过梳理和分析，各类型数据被有机的关联在一起，形成一套完整的、维度多元的人员发展潜力数据用于后续模型训练和分析。
Figure 3. Cross temporal personnel profile data
图3. 跨时间维度的人员画像数据
3.2. 构造样本
模型训练的基础是样本集合，通过上一步“数据梳理”可以将两万多条人员相关数据转化为近十九万条样本对象，下一步即可对这些对象进行正负样本的标注和区分。本模型采用自动标注为主，手动标注为辅的方式进行样本标注，如图4所示。标注规则为：
a) 正样本：历史上具备较高发展潜力的人员。
历史上具备较高发展潜力的人员特指在职业生涯的某一阶段其岗位职务等级发生了升级变动，即升职了的那些人员。
b) 负样本：历史上不具备较高发展潜力的人员。
历史上不具备较高发展潜力的人员特指在职业生涯的某一阶段其岗位职务等级发生了降级变动、退伍退役等其他一切非升职类的状态改变。
Figure 5. Sample and annotation diagram
图5. 样本及其标注示意图
样本标注结果如图5所示，其中大部分人员在职业生涯一些阶段发生了升职变动而被程序自动标注为正样本，也存在部分人员虽未发生职务等级上的升级，但结合该人员平时的综合表现以及以历练为目的的岗位调用(拓展岗位)情况，我们判定该人员在该时期属于正样本范畴。
3.3. 特征初选
人员每一个指标项的变化在其职业生涯中都可映射为一个时间节点分布在时间轴上，同时这些指标项发生变化的时间节点也必然属于人员职业生涯发展的某一阶段或某一岗位期间，这些变化的因素极可能成为预测人员发展潜力的重要指标项，同时构成人员晋升任用的先决条件，因此在进行特征初选时，尽可能结合对业务知识的理解。本次模型构建过程中，选择的指标项如表1所示。
3.4. 模型训练
在上一步骤初步选出的数量众多且可能冗余的特征当中蕴含着表征人员发展潜力的重要特征信息，该信息可通过机器学习算法进行分析挖掘。本文选取随机森林模型算法进行模型训练。
随机森林模型是应用机器学习领域内一个强有力的数据挖掘模型，模型由多个决策树组成，在训练完成后，它可以指出哪些特征比较重要，在处理人员履历样本的多维度数据上相对其它算法有着很大的优势，表现良好。随机森林实际上是一种特殊的抽样集成(Bagging)方法，它将决策树用做bagging中的模型。其中bagging的名称来源于(Bootstrap Aggregating)，这种方法将训练样本集合分成m个新的训练样本集合，然后在每个新的训练集上构建一个模型，各自独立，最后预测时候再将这m个模型的结果进行整合得到最终结果。而随机森林就是用自助(Bootstrap)方法生成m个训练集，然后对于每个训练集，构造一颗决策树模型，在节点找特征进行分裂的时候，并不是对所有特征找到信息增益最大的，二是在特征中随机抽取一部分特征，在抽到的特征中找到最优解，应用于节点，进行分裂。随机森林的方法的思想所在，实际上相当于有了Bagging，也就是集成于对样本和特征都进行了采样，所以可以避免过拟合。模型训练原理如图6所示：
Figure 6. Principles of random forest training model
图6. 随机森林训练模型原理
随机森林模型训练和潜力预测的处理流程如图7所示，本模型采用的Bagging方法为加权投票法，最终训练好的模型可以对人员给出发展潜力评分结果，同时随机森林各个决策树模型训练得到的具有较好分类能力的指标(决策树节点)将会被保存下来作为表征人才发展潜力的重要特征指标。
Figure 7. Process flow for training and potential prediction of random forest models
图7. 随机森林模型训练和潜力预测处理流程
4. 模型检验
在训练及测试数据方面，参与模型训练的样本总计16万条，测试样本总计3万条，涉及人员近两万个。在模型评估方面，单纯靠准确率在评价模型训练效果往往不够科学全面，因此模型训练使用精确率、召回率、F1值三个指标对模型分类效果进行评估。这些指标越高表示模型训练出的结果越好，其中召回率衡量了分类器对正例的识别能力，F1值是对准确率和召回率的综合。
精确率：Precision = TP/(TP + FP)
召回率：Recall = TP/(TP + FN)
F1值：F1-score = (2Recall * Precision)/(Recall + Precision)
其中：
TP：真正例，实际为正预测为正；
FP：假正例，实际为负但预测为正；
FN：假反例，实际为正但预测为负；
TN：真反例，实际为负预测为负。
模型训练结果为精确率84%，召回率84%，F1值84%，这些指标越高表示模型训练出的结果越好，对人员潜力的预测越是准确，后续随着数据质和量的提升，模型可逐步迭代并优化训练效果。模型最终训练得到的重要特征按照显著性排序如表2、图8所示。
Table 2. Importance of characteristic factors
表2. 特征因素重要性
Figure 8. Importance of characteristic factors
图8. 特征因素重要性
为对模型进行检验，本文从各个职务等级下选取典型军官，进行了人才发展潜力预测 [3] ，如表3所示。
Table 3. Prediction of personnel development potential
表3. 人员发展潜力预测
5. 结束语
本文主要从可获得使用的军事人员重要特征信息出发，结合随机森林算法，提出了一种军事人才发展潜力评估模型构建方法；为解决数据量小的问题，依据数据分片的思想，将数据成倍的增加，以满足模型训练的要求；为验证模型的准确性，与专家评估的方式进行比对，并给出了相对准确的指标，验证了方法的可行性。因目前人员特征属性及可用数据量均受相应限制，后续随着可用人员特征属性、人员数据量的增多，模型的准确性也会更加精准，更贴近具体的使用需求。