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基于GA_XGBoost的高校毕业生就业能力预测研究 被引量:1

A GA_XGBoost-based Research on the Employability Prediction of College Graduates
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摘要 我国的高等教育从精英教育转变为大众教育,从而使高等教育毕业生的规模不断扩大,因此,在高校毕业生规模每年都屡创新高的形势下,科学评价大学生就业能力对于社会发展具有十分重要的意义。本研究针对上述问题提出了采用SpringBoot+Vue框架搭建一个学生信息管理系统,并提出基于XGBoost和遗传算法相结合的大学生就业预测模型,利用现有数据集对模型进行训练后,预测精度达85%,对于大学生就业能力评价具有一定现实意义。 China's higher education continues to transform from elite education to mass education,so the scale of higher education graduates is constantly expanding.Therefore,under the situation that the number of college graduates hits a new high every year,scientific evaluation of college students'employability is of great significance for social development.In this study,SpringBoot+Vue framework is used to build a student information management system and a college student employment prediction model based on XGBoost and genetic algorithm.After the model is trained on the existing dataset,the prediction accuracy reaches 85%,which has certain practical significance for the evaluation of college students'employability.
作者 杨欣 刘永喜 张鑫 赵辰 YANG Xin;LIU Yongxi;ZHANG Xin;ZHAO Chen(School of Economics and Management,Tianjin Agricultural University,Tianjin 300384;Heng An Standard Life Insurance Co.,Ltd.,Tianjin 300051;School of Management,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384;Zhonghuan Information College,Tianjin University of Technology,Tianjin 300380)
出处 《软件》 2023年第2期37-41,共5页 Software
基金 2021年天津哲学社科重点项目(TJGL21-010)。
关键词 机器学习 Vue框架 XGBoost 就业能力预测 machine learning Vue framework XGBoost employability projections
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引证文献1

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