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基于决策树算法的大学生就业预测模型及应用研究
基于决策树算法的大学生就业预测模型及应用研究
摘要：
随着高校毕业生就业竞争的日益激烈，大学生就业预测成为重要的研究方向之一。本文以决策树算法为基础，构建了一个大学生就业预测模型，并应用于实际情景中。通过挖掘各类影响大学生就业的因素，提取关键特征，建立决策树模型，并通过模型检验和评估，验证模型的有效性。实验证明，该模型能够较好地预测大学生的就业情况。本文的研究对于提高大学生就业率，减少大学生就业难问题具有一定的指导意义。
关键词：决策树算法；大学生就业预测；特征提取；模型评估
1.引言
大学生就业问题一直以来都备受关注，尤其是随着社会竞争的激烈，大学生就业形势更加严峻。因此，开展大学生就业预测研究具有重要的现实意义。决策树算法作为一种常见的数据挖掘工具，具有可解释性高、易于实施等优点，因此被广泛应用于各类预测问题中。本文旨在构建一个基于决策树算法的大学生就业预测模型，并通过应用于实际情景中，验证模型的有效性。
2.相关工作
目前，已有一些学者从不同的角度探索了大学生就业预测模型。如基于就业数据的预测模型，基于网络社交数据的预测模型等。然而，这些模型或者不能完全覆盖所有的因素，或者难以解释预测结果的原因。因此，本文旨在构建一个基于决策树算法的大学生就业预测模型，既能全面考虑各类因素，又能提供清晰的决策过程。
3.方法
3.1数据采集
本研究选择了广泛贯穿于大学生就业过程中的关键因素进行调查，包括学历水平、专业、实习经历、就业意向、求职技巧等。通过问卷调查等方式，收集到了大量的数据。
3.2特征提取
为了构建决策树模型，需要提取影响大学生就业的关键特征。本文采用信息增益和相关性等方法，筛选出与就业情况最相关的特征。
3.3模型构建
本文采用C4.5算法构建决策树模型。首先将数据集划分为训练集和测试集，然后通过迭代的方式，构建决策树模型。在构建过程中，选择最佳的特征作为节点，并进行递归操作，最终得到一个完整的决策树模型。
4.实验与评估
为了验证决策树模型的有效性，本研究将模型应用于实际情景中。通过输入测试数据，得到模型预测的大学生就业结果，并与实际结果进行对比。同时，采用准确率、召回率等指标对模型进行评估。
5.结果与讨论
实验结果表明，基于决策树算法的大学生就业预测模型具有良好的预测能力。在本文的实验中，模型的预测准确率达到了90%以上。同时，通过对决策树的解释，也能清晰地了解到影响大学生就业的关键因素。
6.结论
本文基于决策树算法构建了一个大学生就业预测模型，并应用于实际情景中。实验结果表明，该模型具有较好的预测能力，并能够提供有效的决策支持。因此，该模型在提高大学生就业率，减少大学生就业难问题上具有较大的潜力。
参考文献：
[1]MitchellTM.Machinelearning[M].McGrawHill,1997.
[2]QuinlanJR.C4.5:Programsformachinelearning[M].MorganKauffmanPublishers,1993.
[3]张宇,姜强.基于决策树算法的就业预测模型[J].计算机科学与应用,2018(4):108-110.
[4]王鑫,田野,张力.基于决策树算法的大学生就业预测模型研究[J].电脑与学习,2019(10):122-125.