经典决策树算法在大学生学习与就业关联中的应用研究的中期报告一、研究背景在高等教育日益普及的今天，越来越多的大学生在毕业后面临着就业问题。因此，研究学生的学习情况和就业情况之间的关联，对于大学教育以及学生的个人发展都具有重要意义。经典决策树算法能够在数据集中寻找变量之间的关联关系，并以此为基础建立决策模型，进而预测新的未知数据。因此，本研究借助经典决策树算法，旨在挖掘学生的学习情况与就业情况之间的关联规律，为高校提供优化学生培养方案和指导学生就业的科学依据。二、研究目标本研究的主要目标是：1.建立学生学习情况与就业情况之间的关联系统，分析学习成绩、实习经历、课外活动、专业相关性等因素对就业情况的影响。2.利用经典决策树算法，对样本数据进行分类，并建立预测模型，从而预测新的未知数据。3.提出改善和优化学生就业情况的建议。三、研究内容1.数据收集与预处理本研究将从高校学生中选取一定数量的样本数据，收集学生的学习成绩、实习经历、课外活动、专业相关性等因素对就业情况的影响。同时，对数据进行预处理，例如去除缺失值、异常值等操作，保证数据的质量。2.数据分析与挖掘在数据清洗和预览后，将利用经典决策树算法，对数据集进行分类，建立决策模型，从而预测未知数据的类别。同时，对变量之间的关联关系进行分析，找出影响就业结果的重要因素，提出优化学生就业和进阶计划的建议。3.结论和讨论基于经典决策树算法分类的结果和对变量关联关系的分析，对学生的学习和就业状况进行结论总结。并讨论如何进一步完善高校学生培养方案，以适应社会对未来人才培养的需求。四、研究意义本研究的主要意义在于：1.通过分析高校学生学习情况与就业情况之间的关联，为高校指导学生职业规划和就业方向提供科学依据。2.借助经典决策树算法，建立预测模型，为学生提供进一步的升学和就业指导。3.对学校的教学改革和人才培养提供参考和借鉴。五、预期结果本研究预期得到以下结果：1.建立学生学习情况与就业情况之间的关联系统，分析学习成绩、实习经历、课外活动、专业相关性等因素对就业情况的影响。2.利用经典决策树算法，对样本数据进行分类，并建立预测模型，预测新的未知数据。3.发现学习成绩、实习经历、课外活动与专业相关性等因素对学生就业有着重要的影响，并提出改善和优化学生就业情况的建议。六、参考文献1.Breiman,L.,Friedman,J.,Stone,C.J.,&Olshen,R.A.(1984).Classificationandregressiontrees.WadsworthInternationalGroup.2.何梁松,张伟伟.(2016).面向高校学生就业方向的基于决策树的统计分析和研究[J].教育与职业,2(3),26-30.3.赵文静,杨自然,韩文魁,李晓静.(2018).基于决策树分析高校毕业生就业影响因素[J].现代教育管理,(6),12-15.