Sklearn数据挖掘技术在职业院校人才招聘中的应用

作者：林海; 叶小玲

来源：现代计算机(专业版), 2020, (24): 20-26.

• Sklearn
• 数据挖掘
• 逻辑回归
• 准确率
• 召回率

职业院校每年都大批选拔大学毕业生到校入职,尤其新兴专业岗位,招聘成功率偏低。运用Python中Sklearn工具,对应聘的毕业生的数据,以逻辑回归为基准算法,预测大学毕业生入职学校的机率,旨在帮助招聘部门针对性指定人才引进的决策,争夺到适合本校发展的大学毕业生,提升招聘成功率。探讨特征提取、模型训练、降维与聚类的在数据挖掘中的应用;并比较逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K临近分类器的准确率、召回率、F1Score等指标。通过实证案例分析表明,职业院校选择大学毕业生的数据适合回归、分类、聚类的算法,逻辑回归算法简单易用,且具备较强的解释力。

• 单位
  惠州工程职业学院; 惠州城市职业学院