机器学习毕业生薪酬预测器代码
时间: 2024-06-23 16:00:47 浏览: 4
一个机器学习毕业生薪酬预测器的代码通常会包含以下几个步骤和组成部分:
1. **数据收集**:首先,你需要获取有关毕业生的各种特征数据,如学历、专业、学校排名、实习经验、项目经历、技能等,以及他们的薪酬信息。
2. **数据预处理**:清洗数据,处理缺失值、异常值,将非数值特征(如学校名称)转换为数值特征(如学校编码),并可能对数据进行标准化或归一化。
3. **特征工程**:根据领域知识构造新的特征,比如计算技能的多样性、工作经验的年限等。
4. **选择模型**:可以选择回归模型,如线性回归、决策树回归、随机森林、梯度提升机、支持向量机或神经网络(如深度学习)等,来预测薪酬。
5. **模型训练**:使用训练数据集训练选定的模型,调整参数以优化模型性能。
6. **模型评估**:用交叉验证等方法评估模型在测试集上的表现,常见的评估指标有均方误差(MSE)、R²分数、平均绝对误差(MAE)等。
7. **模型部署**:将训练好的模型保存为文件,并封装到一个API或者集成到Web应用中,用户输入特征后可以实时得到薪酬预测。
```python
# 示例代码片段(简化版):
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_csv('graduates_data.csv')
# 数据预处理
X = data.drop('salary', axis=1)
y = data['salary']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
```