《表2 水泥物理性能：基于LightGBM的高校就业预测模型》

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《基于LightGBM的高校就业预测模型》

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本文以某高校2015至2018届毕业生相关就业信息作为数据集，数据集存在严重的非平衡。数据集预处理过程：（1）首先采集教务处、招生就业处的学生信息，例如姓名、专业、学习成绩和就业单位等。（2）清洗掉数据中的敏感、私密特征（身份证号、家庭住址等）。（3）对标签特征进行独热编码（One-Hot Encoding），对连续性特征进行归一化处理，并删除重复缺失数据，最终得到11542条、13个特征、4类的有效数据。数据集描述如表2和表3所示：