【摘 要】
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为了使高校的就业指导工作更具针对性,可以有针对性地培养学生,本文收集了毕业生的相关信息及其各自的就业情况,构建了基于HMIGW 特征选择和XGBoost 的分类预测建模算法,并将
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳高精数控智能技术股份有限公司
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为了使高校的就业指导工作更具针对性,可以有针对性地培养学生,本文收集了毕业生的相关信息及其各自的就业情况,构建了基于HMIGW 特征选择和XGBoost 的分类预测建模算法,并将其应用于毕业生就业预测.本文首先考虑到学生信息数据具有离散型和连续型混合的特点,提出一种适应于就业预测的基于互信息和权重的混合(Hybrid feature selection based on Mutual Information and Gain Weight,以下简称HMIGW)特征选择算法,该方法先对学生数据的特征做相关性
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