【Python机器学习】零基础掌握RandomForestClassifier集成学习
面临招聘难题的企业该如何精准地挑选合适的员工？
在当前竞争激烈的招聘市场中，企业往往面临一个难题：如何从众多应聘者中精准地挑选出最合适的人才？简历筛选、面试、技能测试……这些传统方法有时并不能准确地评估应聘者的综合素质。
解决这个问题的一个有效方法是通过数据分析来进行人才筛选。具体来说，可以收集应聘者的各项数据，如教育背景、工作经验、专业技能等，然后运用机器学习算法来预测哪些应聘者最可能符合企业的需求。
假设现在有一家企业收到了10份应聘者的简历，每份简历包含4项信息：年龄、教育年限、专业技能分数和面试表现分数。
应聘者数据（10条，4个维度）：
| 年龄 | 教育年限 | 专业技能分数 | 面试表现分数 |
|---|---|---|---|
| 25 | 16 | 85 | 90 |
| 30 | 14 | 80 | 85 |
| 35 | 18 | 92 | 88 |
| 40 | 20 | 95 | 93 |
| 28 | 17 | 90 | 80 |
| 31 | 15 | 88 | 82 |
| 29 | 16 | 86 | 89 |
| 36 | 19 | 91 | 94 |
| 27 | 16 | 89 | 81 |
| 34 | 18</ |