基于随机森林算法的职位薪资预测

采用爬虫技术获取当前主流招聘网站的招聘信息,数据经清洗和标准化后,采用Python语言分别应用线性回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等算法完成训练,根据平均绝对误差、均方误差和R平方误差对预测结果评价效果得出随机森林算法效果最好,最终选用随机森林算法来构建职位薪资的预测模型。随机森林算法对职位薪酬预测结果能给招聘者发布招聘信息和求职者查询适合自己的岗位提供一个合理、科学的参考依据,可极大提高招聘求职的成功率。

多元线性回归模型在软件行业薪资影响因素分析中的应用

基于调查数据研究软件行业薪资水平的影响因素,可帮助求职者预估薪资情况,也可为软件公司制定薪资方案提供理论依据。数据包括某软件公司员工的工作年限、工作岗位、学历以及薪资。首先对数据进行适当处理,把工作岗位和学历等定性数据进行定量化。之后建立多元线性回归模型刻画工作年限、岗位、学历对薪资的具体影响作用。最后利用matlab软件求解模型,该模型通过了数据检验且拟合优度较高。