摘 要：对河南省民办高校 2015—2020 年毕业学生的就业数据进行了收集，报告了河南省民办高校毕业生就业现状。采用随机森林算法，对影响就业的特征进行重要性评估，找出影响就业的主要特征和部分成因。实验结果显示，民办高校学生就业率与自身所学专业的热门程度最相关，分析影响就业的主要特征因素，给出了就业预警机制构建的相关对策。为民办高校毕业生就业提供更好的支持策略。
关键词：随机森林；民办高校；就业预警
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.22.030
课题项目：河南省民办教育协会 2021 年度 立项课题（HNMXL20210852）
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）22-0101-03
Research on Employment Early Warning Mechanism Based on Random Forest Algorithm —Take Private College in Henan Province as an Example
NIU Dandan, LIU Junjun
(Zhengzhou University of Science and Technology, Zhengzhou 450064, China)
Abstract: This paper collects the employment data of graduates of private colleges in Henan Province from 2015 to 2020, and reports the employment status of graduates of private colleges in Henan Province. Using random forest algorithm, the importance of the characteristics affecting employment is evaluated, and the main characteristics and some causes affecting employment are found out. The experimental results show that the employment rate of private college students is most related to the popularity of their majors. The main characteristic factors affecting employment are analyzed, and the relevant countermeasures for the construction of employment early warning mechanism are given. Which provide better support strategies for the employment of private college graduates.
Keywords: random forest; private college; employment early warning
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作者简介：牛丹丹（1985—），女，汉族，河南周口人，讲师， 毕业于重庆邮电大学，硕士研究生，研究方向：移动通信、MIMO 通信。