科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着高等教育的不断推进，当前师范生就业形式日趋严峻。本研究融合粗糙集理论和随机森林算法的优势，选取数学师范生为样本，提出了高校数学师范生就业预测模型。首先基于数学师范生的学业成绩和综合测评数据，利用粗糙集方法对成绩字段进行属性约简，做好数据预处理；接着利用随机森林算法对毕业生就业情况进行预测，采用网格搜索法对模型的重要参数进行优化，以提升训练模型的精确度；最后通过特征重要性的比较，得出影响数学师范生就业的关键性指标。结果表明，通过对数学师范生教育数据的研究，可为就业问题诊断与预测提供新的方法，帮助数学师范生提前意识到潜在的就业风险，从而助力提升就业质量。
- 单位
