职位数据进行薪资预测-TFIDF+PageRank+KNN 及职位推荐功能

最新推荐文章于 2024-10-13 12:07:27 发布
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文章标签： java python pagerank算法 tf-idf 人工智能
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版权

处理好的职位数据进行薪资预测

技术点：

对核心能力和职位进行排序（按照影响力）-PageRank算法

将每个特征占有的比重计算出来 -TFIDF算法

训练数据与模型预测 -KNN回归

流程如下，代码附有注释 欢迎交流~

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python工资等级分类程序-php项目中用python来预测薪资（工资）
weixin_37988176的博客
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前面有用爬虫抓取了一些简历数据，现在项目里有一个地方是要预测个人的薪资。这个需求用python来实现的话肯定会轻松很多，毕竟python有大量的计算库，php主要是web方面的。确定了选用什么语言来写后，它们之间的对接用最省心的http协议来对接算法原理很简单，就是用的多元线性回归来预测。训练字段用的有：工作年限，行业，学历 目标字段：薪资代码量还是很少的，毕竟靠的是后续调参和数据量撑起来的，但...
基于Hadoop的项目实战-职位数据综合分析
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07-21 1万+
一、数据采集（selenium） from selenium import webdriver import time import re import pandas as pd import os 在爬取的过程中可能会有登陆弹窗，要先定义一个处理弹窗的函数 def close_windows(): #如果有登录弹窗，就关闭 try: time.sleep(0.5) if dr.find_element_by_class_name("jconfi..
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02-24
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salaryprediction:薪资预测项目（Python）
03-11
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使用线性回归和决策树算法进行薪资预测
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这包括删除任何无效或缺失值，转换类别变量为数值变量，创建哑变量并将所有特征放在一个矩阵中。我们需要一个数据集，它必须包含以下特征：工作经验，学历，公司规模等等。首先我们需要导入一些常用的Python库，如NumPy，Pandas，Scikit-learn等。其中，train_test_split()函数将把数据集拆分为70％的训练集和30％的测试集，以进行后面的评估。我们将拆分数据集，这使我们可以将数据集分为训练集和测试集，以评估模型的准确性。其中，'salary.csv’是保存在本地的数据集文件名。
Salary_Prediction:用于预测和估计新职位发布的薪金的模型
03-18
薪资预测申请 申请新职位前薪的申请 目录 =============== 业务问题 人力资源专业人员在招聘新员工方面的主要挑战是找到具有必要技能的合适人选。 为了保持竞争力，吸引最优秀的应聘者并减少员工流失和相关成本，重要的是要有一个有效的招聘流程。 有效招聘的一个重要方面是对任何工作规格的薪水都有一个很好的估计。 但是，即使对于相同的工作规范，薪水通常也会因行业，地理位置等而异，这给估算带来了挑战。 客观的 目标是在带有薪水（培训集）的一组职位上使用预测模型，找到估计薪水的重要因素，并检查哪种模型最能预测任何工作规格的薪水。 然后，将最佳模型用于预测一组新的职位发布（测试集）的薪水。 数据 火车数据包括薪水和职位规格，每个职位都有一个唯一的标识符（jobId），用于一百万个职位发布。 下表列出了火车和测试仪的工作规格相同： 分类特征和级别： 学位：博士，硕士，学士，高中，无 职位类型：
Java面试回忆录：查看kafkatopic数据
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分享复习笔记，常用机器学习算法知识点及其解析，面试官会考的几乎都有 图片慢慢上传，看不到图片的请点这里： http://4521839a.wiz03.com/share/s/158oeq3LFAsF2duuJq0KKwt40G2y9O1Z6QIa2KErcq2NI_O_
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预测工资 分类模型预测工资水平 待办事项： 类平衡（分层，训练和测试集，无分数硬编码） PABLO完成 xgboosta，randomForest和Logistic回归（Gridsearch，Randomsearch）超参数PABLO完成，但没有xgboosta 选择最好的一个转型（grouping_countries，grouping_marital，grouping_ethnic，grouping_education） PABLO完成 来自变量的多项式以获得更好的结果（sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures） TOMASZEK 生成依赖关系图，例如精度与参数值的关系，aoc，roc，可能是具有里程碑1/2（eda） MATI TOMUŚ矩阵TOMUŚ 报告:) MATI 准备好的代码，具有最佳效果（从头到尾） PABLO todo
电商数据分析--薪资预测（线性回归）
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今天无意中发现了一个有趣的应用，PR(PageRank)预测工具，通过这样的一些工具我们可以预测下一次Google更新PR时我们网站的PR值。PR值的作用对于SEO的意义是毫无疑问的，所以我也经不住尝试了一下:D在Google.com中搜索”PR Prediction”(PR预测)可以搜索到一系列的PR在线预测的工具。经过多方了解到貌似iwebtool.com的PR预测工具的准确度比较高，推荐
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以下是基于TF-IDF和KNN的中文文本分类代码示例： ```python import jieba import os import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 读取文件，返回文本和标签列表 def load_data(path): texts = [] labels = [] for label in os.listdir(path): label_path = os.path.join(path, label) for file_name in os.listdir(label_path): file_path = os.path.join(label_path, file_name) with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() texts.append(text) labels.append(label) return texts, labels # 分词 def cut_words(texts): cut_texts = [] for text in texts: cut_text = ' '.join(jieba.cut(text)) cut_texts.append(cut_text) return cut_texts # 构建词向量 def build_tfidf_vectorizer(texts): tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_vectorizer.fit_transform(texts) return tfidf_vectorizer # 计算相似度矩阵 def compute_similarity(tfidf_vectorizer, texts): tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.transform(texts) similarity_matrix = tfidf_matrix * tfidf_matrix.T return similarity_matrix.toarray() # 基于KNN的文本分类 def text_classification(train_texts, train_labels, test_texts, n_neighbors=5): # 分词 train_cut_texts = cut_words(train_texts) test_cut_texts = cut_words(test_texts) # 构建词向量 tfidf_vectorizer = build_tfidf_vectorizer(train_cut_texts) # 计算相似度矩阵 similarity_matrix = compute_similarity(tfidf_vectorizer, train_cut_texts) # 构建KNN模型 knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors, metric='precomputed') # 训练KNN模型 knn_model.fit(similarity_matrix, train_labels) # 预测测试集标签 test_similarity_matrix = compute_similarity(tfidf_vectorizer, test_cut_texts) predict_labels = knn_model.predict(test_similarity_matrix) return predict_labels # 测试代码 if __name__ == '__main__': path = 'data' # 数据集路径 train_texts, train_labels = load_data(os.path.join(path, 'train')) test_texts, test_labels = load_data(os.path.join(path, 'test')) predict_labels = text_classification(train_texts, train_labels, test_texts) print(predict_labels) # 输出预测的标签 ``` 需要注意的是，该代码中使用的是基于文件夹的数据集格式，即每个文件夹代表一个类别，文件夹中包含若干个文本文件。如果您的数据集格式不同，需要根据实际情况进行修改。
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