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基于机器学习的高校毕业生就业预测研究

第一章：绪论

随着经济的不断发展和人才市场的日趋成熟，高校毕业生就业

形势逐渐变得严峻。然而就业预测作为一个重要的指导性工具，

对毕业生的人生规划和职业选择有着重要意义。机器学习作为一

种人工智能技术，逐渐在各领域得到广泛应用，也成为高校毕业

生就业预测的一种新方法。本文旨在通过机器学习模型，对高校

毕业生的就业情况进行预测并分析。

第二章：机器学习基础

2.1机器学习介绍

机器学习是一种通过计算机程序对数据进行学习和优化，从而

预测未来或改善决策的技术。其基础是数学、统计学、概率论等

数学方法和多种算法，如决策树、神经网络、支持向量机等。

2.2机器学习模型分类

机器学习模型一般分为有监督学习、无监督学习和强化学习三

类。其中有监督学习模型是利用标注好的数据进行训练，从而建

立模型并预测结果；无监督学习模型是通过学习未标注的数据，

发现隐藏的数据规律；强化学习模型则是模仿人类学习方式，通

过在环境中的不断尝试和反馈去寻找最优策略。

2.3建模流程

机器学习建模的基本步骤包括：数据准备、特征提取、模型选

择、训练模型、模型评估和优化。

第三章：高校毕业生就业现状分析

3.1大环境分析

随着我国经济转型和产业升级的不断深入，虽然就业市场总体

稳定，但就业压力依然存在。2020年全国高校毕业生数量达到

874.4万人，竞争更加激烈。

3.2高校毕业生就业形势

根据国家统计局年度调查数据显示，2020年高校毕业生平均月

薪为5282元，较2019年下降了3.8%。同时，目前刚毕业的人的

无业率比往年高，增速接近2倍。

第四章：基于机器学习的高校毕业生就业预测模型

4.1数据采集

本文采用自主研究和搜集的高校毕业生数据组成数据集，包括

良好就业、一般就业和待业三个分类标签，其中包括但不限于性

别、年龄、学历、专业、薪资等特征。

4.2特征工程

特征工程是机器学习建模的重要步骤，决定了模型性能和精度。

本文采用特征分析和特征选择相结合的方法，选取了性别、年龄、

学历、专业、薪资等特征，并对数据进行降维处理，降低数据噪

声和维度。

4.3模型训练和评估

本文采用了决策树、随机森林、支持向量机等多种机器学习算

法进行模型训练和评估。通过交叉验证和ROC曲线等指标进行模

型评估和选择，最终确定了一种高精度的机器学习模型，可以对

高校毕业生的就业情况进行准确预测和分析。

第五章：实验结果与分析

5.1模型性能评估

本文采用了准确率、召回率、精确率、F1值等指标评估了选定

模型的性能，其中准确率为0.87，表明模型具有较高的预测准确

性。

5.2特征重要性分析

通过对模型特征的重要性进行分析，可以发现，薪资和专业是

影响高校毕业生就业的最重要因素，而性别、年龄和学历等因素

相对次要。

5.3就业趋势分析

根据本文的机器学习模型和分析结果，可以对高校毕业生的就

业趋势进行预测和分析。如，未来几年计算机、通信、金融等领

域将有更多的就业机会，而建筑、贸易、制造业等领域的就业市

场则将逐渐饱和。

第六章：结论与展望

6.1结论

本文基于机器学习算法，对高校毕业生的就业情况进行了预测

和分析，发现薪资和专业是影响高校毕业生就业的最重要因素。

通过该机器学习模型，可以为毕业生提供精准的就业指导和规划

建议。

6.2展望

今后，我们可以继续完善数据采集、特征处理和模型训练方法，

利用更加精确和实时的数据，提高预测效果和准确性。同时，结

合人工智能技术的发展趋势，将机器学习应用于更多的领域和场

景中，为社会经济发展和人类生活带来更多的便利和效益。