基于支持向量回归机的高等教育人才供给预测的任务书一、任务背景随着互联网时代的到来，某些高新技术步伐加快，国家对科技领域人才的需求也越来越高，但现实中高等院校人才培养仍存在一系列问题，如人才培养目标与市场需求脱节、人才供给结构不合理等。因此，通过分析历年的高校毕业生就业情况，并结合相关政策，对高等教育人才供给进行预测，有助于帮助高等院校更加精准地制定人才培养计划，提高人才培养质量和效益。二、任务描述本任务要求运用支持向量回归（SVR）模型，对未来几年中国高等教育人才供给情况进行预测，并提供可视化结果。数据集：使用历年的高等院校毕业生就业调查数据、高校毕业生人数统计数据、高校专业分布数据和相关政策等数据，构建高等教育人才供给预测模型。任务要求：（1）数据获取和处理：收集相关数据并进行数据清洗、预处理，确保数据质量和可用性。（2）数据分析和特征工程：分析数据特点和蕴含的信息，通过探索性数据分析选取特征，建立合适的特征集。（3）模型建立：采用支持向量回归模型建立高等教育人才供给模型。（4）模型评估：采用各种评估指标，评估模型的精度、召回率等，并考虑模型的泛化能力。（5）可视化展示：通过可视化图表的形式展示预测结果。三、实现技术：数据科学中的数据分析、支持向量回归算法、Python编程、可视化工具等。四、任务要求与提交：本任务采用个人或团队形式参与，要求提供完整的源代码和文档，并按以下要求提交：（1）数据处理及特征工程后的数据集（2）利用Python代码完成的任务，并包含以下内容：数据预处理过程的代码建立支持向量回归机模型的代码对模型的评估代码可视化模型预测结果的代码（3）结果报告：包括任务完成情况、模型性能分析、遇到的问题、实现方法和可视化结果等。（4）代码说明文档（5）其他必要的文件和资料五、评分标准本任务的评分标准主要针对任务分解、代码质量、模型建立和可视化效果等方面进行评估。同时也会对参与过程中的表现、团队协作、文档质量和分享分享交流等方面进行综合考量。