基于多属性机器学习的毕业生职业流动性预测算法研究

这篇研究提出了一种集成机器学习(XGBoost)和SHAP可解释性算法的预测模型，通过整合学术表现(GPA)、技能评估(technical/soft skills)、社会经济背景等12,000份毕业生数据，实现了对职业流动性(Stable/Lateral/Low)的精准预测(F1-score=0.89，AUC-ROC=0.93)，为职业教育政策制定和就业指导提供了数据驱动的决策工具。

　　

研究亮点

• 开发了集成多属性（技能/GPA/社会经济因素）的预测算法，显著提升职业流动性预测精度

• 采用XGBoost分类器实现0.93的AUC-ROC值，较传统模型(logistic回归/SVM)提升23%

• 结合SHAP框架提供可解释性分析，揭示关键预测因子如区域就业机会与技术技能的相关性

方法论

本研究构建了包含12层特征工程的预测管道：

1. 1.

   从学术档案提取结构化数据(GPA_加权/课程完成率)

2. 2.

   自然语言处理解析技能评估文本

3. 3.

   地理编码匹配区域劳动力市场指标

4. 4.

   通过t-SNE降维可视化高维特征空间

结果与讨论

模型在测试集表现：

• •

  Stable类召回率92% (95%CI±1.8)

• •

  关键预测因子：Python技能(OR=4.2)、实习经历(HR=3.1)

• •

  经济衰退期预测准确度下降9%，凸显动态校准必要性

结论

该算法为职业教育领域提供了：

1. 1.

   实时职业风险预警系统

2. 2.

   课程优化证据链（如增加云计算课程权重）

3. 3.

   政策模拟沙盘（测试不同经济刺激方案影响）