17、求职者数据集的实验结果分析

求职者数据集的实验结果分析

1. 数据集描述

在本次研究中，我们使用了一个包含500个过去求职申请者的数据集，其中250个样本用于训练，另外250个样本用于测试。与以往的数据集不同，这个数据集的特点在于其结果类别并非二元，而是分为四个等级：不可接受、最低要求、合格和优秀。这样的多类别分类任务增加了实验的复杂性，同时也提供了更丰富的应用场景。

类别	描述
不可接受	表现最差
最低要求	满足基本要求
合格	达到一般标准
优秀	表现出色

为了更好地理解数据集的特征，我们将数据集中的变量分为定量变量和名义变量。例如，“州”、“学位”和“专业”属于名义变量，这些变量本身并不携带特定的信息内容，但它们可以帮助我们了解求职者的背景信息。

2. 数据预处理

在进行模型训练之前，我们需要对数据进行预处理。具体步骤如下：

1. 分类变量编码 ：将名义变量转换为数值形式，以便模型能够处理。例如，“州”、“学位”和“专业”可以通过独热编码（One-Hot Encoding）进行转换。