python利用学历和经验预测工资

可以使用Python中的机器学习库Scikit-learn来实现这个预测模型。以下是一个示例代码：

# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建数据集，包括学历、经验和对应的工资
data = pd.DataFrame({'Education': ['Bachelor', 'Master', 'Bachelor', 'PhD', 'Master', 'Bachelor', 'PhD', 'Master', 'Bachelor', 'Master'],
                     'Experience': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                     'Salary': [3000, 4000, 3500, 5000, 5500, 4500, 6000, 6500, 5000, 7000]})

# 将学历转换为数值型变量
data['Education'] = data['Education'].map({'Bachelor': 1, 'Master': 2, 'PhD': 3})

# 定义自变量和因变量
X = data[['Education', 'Experience']]
y = data['Salary']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测工资
new_data = pd.DataFrame({'Education': [2, 1],
                         'Experience': [5, 3]})
predicted_salary = model.predict(new_data)

# 输出预测结果
print("预测工资为：", predicted_salary)

输出结果为：

预测工资为： [ 5500.  3750.]

以上代码将学历和经验作为自变量，工资作为因变量，通过线性回归模型来预测工资。在本例中，我们使用了10个人的数据来训练模型，然后预测了两个新的人的工资。