C4.5算法在民族地区高校毕业生追踪调查中的应用研究①-- 以河池学院为例

摘要：

部分民族地区高校毕业生就业是个难点问题。本文介绍了ID3、C4.5和CART三种决策树算法，并选取河池学院毕业生追踪调查数据，分别建立ID3、C4.5和CART分类器进行预测比较。结果表明，C4.5预测分类器具有最小计算量和最高准确率。通过测试，C4.5分类器预测分类准确度和精度与实测数据相符，能够较好地满足应用要求。C 4.5分类器分类规则表明，道德素养、专业素质和实践能力是用人单位录用毕业生的主要标准。预测结果同时也为学校创新人才培养模式，提高毕业生就业能力提供一定的决策支持。

关键词：教育数据挖掘、追踪调查、预测分类、C 4.5算法

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：252-256