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先展示文章和代碼、再給出四個問題詳細的模型

基于多模型下的就業狀態研究
摘要
隨著全球經濟一體化和信息技術的迅猛發展，失業問題和就業市場的匹配性問題愈加突出。為了解決這一問題，本文提出了一種基于統計學習和機器學習的方法，通過構建求職者與招聘崗位的匹配模型來提高工作崗位推薦的準確性和實用性。
數據預處理，首先，基于給出的數據集進行數據清洗（缺失值、異常值處理工作）。由于樣本之間相互獨立使用插值處理無意義，本文對于缺失值、異常值直接進行刪除處理。對數據清洗后的數據，進行必要分描述性分析以便進行后續建模。
針對問題一，數據特征分析。基于清洗后的數據，進行特征分析，首先分析不同年齡、性別、學歷、專業、 行業下的就業情況。為了進一步直觀的、客觀的展示相關性，我們基于數據為分類數據的特征使用卡方檢驗進行關聯關系判定，進一步選擇關鍵指標進行后續建模。
對于問題二，就測狀態檢測模型。我們基于問題一識別出的關鍵指標年齡 性別 學歷 專業 婚姻狀態構建預測模型。分別構建決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM） 或 邏輯回歸 來建立預測模型。使用Accuracy、Precision、Recall、F1-score對各模型進行評價。
對于問題三，預測模型的優化，我們利用國家統計局收集了近20年每個月的各種指標，引入除了個人層面因素影響外，宏觀經濟、政策、勞動力市場狀況、宜昌市居民、消費價格指數、招聘信息等構建宏觀因素。進行特征分析，并選擇問題二中精度最高的隨機森林進行構建預測模型。
針對問題四，建立一個人崗精準匹配模型的核心目標是通過分析求職者的各類特征（如學歷，經驗，技能，薪資期望等）與招聘崗位的要求（如所需技能，行業，工作經驗，薪資水平等）之間的關系，從而為求職者推薦最合適的崗位。為了實現這一目標，我們可以使用推薦系統中的技術，余弦相似度以及隨機森林方法，設計一個基于特征匹配的模型。
關鍵詞：求職者崗位匹配，隨機森林模型，機器學習，數據處理，行業匹配

目錄
一、 問題重述 4
1.1 問題背景 4
1.2 問題回顧 5
二、 問題分析 6
三、 模型假設 6
四、 符號說明 7
五、 模型的建立與求解 8
5.1 問題一：數據特征分析 8
5.1.1 數據清洗 8
5.1.2 描述性分析 8
5.1.3 相關性模型 12
5.2 就業狀態預測 15
5.2.1 邏輯回歸 15
5.2.2 SVM預測模型 17
5.2.3隨機森林預測模型 19
5.2.4決策樹預測模型 21
5.2.5 多模型精度對比 24
5.3 預測模型優化 24
5.3.1數據說明 24
5.3.2 優化預測模型 25
5.4 問題四招聘模型 28
5.4.1 數據介紹 28
5.4.2 招聘匹配模型 30
六、 模型總結 32
6.1 模型優點 32
6.2 模型缺點 33
6.3 模型推廣 33
七、 參考文獻 34
八、 附錄 34

按性別分析就業與失業狀態：
employment_status 失業
sex
0 182
1 163

按學歷分析就業與失業狀態：
employment_status 失業
edu_level
0 10
1 172
2 163

按年齡區間分析就業與失業狀態：
employment_status 失業
age_group
18-25 6
26-35 252
36-45 69
46-55 13
56-65 5

按行業分析就業與失業狀態：
employment_status 失業
profession
20000,20800 1
20000,29900 4
30000,30100 30
30000,39900 1
40000,40100 2
40000,40200 1
40000,40500 1
40000,40600 1
40000,41300 2
40000,41400 1
40000,49900 1
60000,69900 4
70000 1
80000 255
80000, 19
90000 1
90000,90001 20

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 處理缺失值（填充數值型缺失值，類別型通過眾數填充）
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
data['edu_level'].fillna(data['edu_level'].mode()[0], inplace=True)# 對類別型數據進行編碼
data['sex'] = data['sex'].map({1: '男', 2: '女'})  # 性別編碼
data['edu_level'] = data['edu_level'].map({10: '初中及以下', 20: '高中/中專', 30: '大專', 40: '本科', 50: '研究生及以上'
})  # 學歷編碼
data['employment_status'] = data['employment_status'].map({1: '就業', 0: '失業'})  # 就業狀態編碼# 轉換性別和學歷為數值型
data['sex'] = data['sex'].map({'男': 1, '女': 0})
data['edu_level'] = data['edu_level'].map({'初中及以下': 0,'高中/中專': 1,'大專': 2,'本科': 3,'研究生及以上': 4
})# 2. 特征選擇與目標變量
X = data[['age', 'sex', 'edu_level']]  # 選擇年齡、性別、學歷作為特征
y = data['employment_status']  # 就業狀態作為目標變量# 3. 數據劃分：訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 4. 標準化數據（對于邏輯回歸，標準化有助于提升模型效果）
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 5. 構建邏輯回歸模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 6. 預測與評估模型
y_pred = model.predict(X_test)# 輸出準確率
print(f"準確率: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")# 輸出分類報告（包含查準率、召回率、F1值等）
print("分類報告:")
print(classification_report(y_test, y_pred))# 輸出混淆矩陣
print("混淆矩陣:")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))# 7. 特征重要性分析（使用模型的系數）
feature_importance = pd.DataFrame({'Feature': X.columns,'Importance': model.coef_[0]
})# 按重要性排序并打印
feature_importance = feature_importance.sort_values(by='Importance', ascending=False)
print("\n特征重要性分析：")
print(feature_importance)

下面是每一問的模型

這個問題是關于“就業狀態分析與預測”，目的是通過分析宜昌地區的部分就業數據，進行就業狀態的分析和預測，進而為相關部門提供科學決策依據。

問題一：數據特征分析
任務要求：
就業現狀分析：分析宜昌地區當前的就業狀態，包括就業與失業的總體情況。
按特征劃分：根據個人特征（如年齡、性別、學歷、專業、行業等）對調查數據進行劃分，分析這些特征如何影響就業狀態（就業或失業）。

通過表格和圖表的形式展示不同層面因素（如年齡、性別等）對就業狀態的影響，給出就業和失業的數量統計。

問題二：就業狀態預測
在問題二和問題三中，需要建立和優化一個就業狀態預測模型。
任務要求：
特征選擇：基于問題一的分析，選擇與就業狀態密切相關的特征。

模型構建：利用選擇的特征構建就業狀態預測模型。
評估模型：使用準確率、查準率、召回率、F1值等指標對模型進行評估。
特征重要性排序：對各特征的重要性進行排序，并繪制條形圖展示。
預測結果：對給定的“預測集”進行就業狀態預測，結果以表格形式呈現。

1. 特征選擇與數據預處理
   對數據進行預處理，包括：
   缺失值處理：對于缺失值，可以使用均值、中位數或者通過機器學習算法（如KNN）進行填充。
   類別特征編碼：對于類別型特征（如性別、教育水平、行業等），可以采用獨熱編碼（One-Hot Encoding）或標簽編碼（Label Encoding）。
   數據標準化：對數值型特征進行標準化（例如通過Z-score標準化），使得不同特征的尺度相同，避免在模型訓練時某些特征主導模型訓練過程。

2. 構建預測模型
   選擇幾種常見的分類模型來進行預測，包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）等。選擇兩種常見的分類模型——邏輯回歸和隨機森林，并給出其公式和模型構建方式。
   邏輯回歸模型（Logistic Regression）
   邏輯回歸是一個二分類模型，用于預測“就業”與“失業”兩種狀態，模型假設每個特征與目標變量之間存在線性關系。

模型假設：假設就業狀態 y∈{0,1}，其中：
y=1 表示“就業”

y=0表示“失業”
假設我們有 m 個特征 X={x1,x2,…,xm} 和對應的權重 β1,β2,…,βm?，邏輯回歸的預測公式為：
p(y=1∣X)=11+e?(β0+β1x1+β2x2+?+βmxm)
其中，p(y=1∣X) 表示給定特征 X 的條件下，預測為“就業”的概率。

訓練過程：使用最大似然估計（MLE）來優化模型的參數 β0,β1,…,βm，通過最小化損失函數來進行訓練。損失函數通常使用對數損失函數（Log-Loss）：
L(β)=?∑i=1n[yilog?(p(yi=1∣Xi))+(1?yi)log?(1?p(yi=1∣Xi))]
通過梯度下降算法來優化參數。

隨機森林模型（Random Forest）
隨機森林是一種集成學習方法，通過構建多個決策樹來進行預測。每棵樹是通過自助法（Bootstrap Sampling）從訓練數據中隨機抽取一部分樣本進行訓練的。

模型假設：隨機森林由 N 棵決策樹組成，每棵樹 Tj 對應一個預測 y^j\。最終的預測通過所有樹的投票結果（多數表決）來決定：
y^=mode(y1,y^2,…,yN)
其中，y^j 是第 j 棵樹的預測，mode表示多數表決。

決策樹構建：每棵樹的構建是通過分裂節點來最小化基尼不純度（Gini Impurity）或信息增益。基尼不純度的計算公式為：
Gini(t)=1?∑i=1kpi2?
其中，pi? 是節點 t中類別 i的概率，k 是類別數量。
樹的每個分裂節點選擇使得基尼不純度最小的特征和分裂點。

訓練過程：通過多次構建決策樹，每次使用不同的樣本和特征進行訓練，從而得到一組決策樹。這些樹通過投票方式對未知樣本進行預測。

3. 評估模型
   使用以下指標評估模型的效果：

準確率（Accuracy）：
Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN?
其中，TP、TN、FP、FN 分別表示真正例、真負例、假正例和假負例的數量。

查準率（Precision）：
Precision=TPTP+FP?

召回率（Recall）：
Recall=TPTP+FN

F1 分數（F1 Score）：
F1=2×Precision×RecallPrecision+Recall

問題三：就業狀態預測模型優化

1. 外部數據的引入
   為了提高模型的準確性，除了個人特征外，還需要收集和引入宏觀經濟數據、政策信息、勞動力市場狀況等因素。可以從以下幾方面入手：

宏觀經濟數據：例如GDP增長率、通貨膨脹率等，可能會影響就業率。
政策數據：例如就業相關的政府政策，可能會影響某些行業的招聘情況。
勞動力市場數據：例如行業招聘信息、薪資水平等，可能會影響特定群體的就業機會。

2. 模型優化
   特征工程：根據外部數據，提取新特征并結合到現有數據中，增加“宏觀經濟狀況”作為新的特征。
   算法優化：通過調節模型的超參數（例如隨機森林的樹數和深度、邏輯回歸的正則化強度）來優化模型的表現。

問題三：就業狀態預測模型優化
任務要求：
收集外部數據：除了個人層面的因素外，宏觀經濟、政策、勞動力市場狀況、消費價格指數等也可能影響就業狀態。需要收集相關數據，提取這些數據來進一步完善預測模型。

模型優化與評估：結合外部數據對預測模型進行優化，重新預測給定的“預測集”，并再次使用準確率、查準率、召回率、F1值等指標評估優化后的模型。

問題四：人崗精準匹配
任務要求：
建立人崗匹配模型：利用賽題提供的數據，結合外部收集的數據（如招聘數據、社交媒體數據、薪資水平、行業動態等），建立人崗匹配模型。

失業人員推薦：根據建立的模型，為失業人員推薦合適的崗位。

模型構建思路：
數據預處理：首先對數據進行清洗和預處理，包括缺失值處理、異常值檢測等。
特征工程：根據問題一分析出的特征，選擇合適的特征進行建模，并可能需要進行特征編碼（如類別特征編碼）和標準化處理。

模型選擇：
可以考慮使用邏輯回歸、隨機森林、支持向量機（SVM）等分類算法進行就業狀態的預測。
對于問題三的優化，可以嘗試集成方法（如XGBoost、LightGBM）或者使用深度學習模型。

評估指標：根據分類任務，使用準確率、查準率、召回率和F1值等指標來評估模型性能。

外部數據整合：收集相關的宏觀經濟、勞動力市場等外部數據，進一步完善模型。

數據分析與可視化：
利用直方圖、箱線圖、散點圖等進行數據分布和趨勢的可視化分析。
用條形圖展示特征重要性排序，并通過熱力圖等手段分析特征間的相關性。