可以看出，当树的深度较低时正确率较高，树的深度增加时，并没有过拟合，正确率快速下降，并逐步趋于稳定，平均正确率应在70%～78%之间波动。正确率并不是很高。

    实验进一步在相同的数据集上使用分类精确度较高的随机森林算法进行就业情况分类[18]。调整随机森林算法的数的棵数从10变化到50，绘制随机森林的正确率。见图4。

    可以看出，当树棵数较少时正确率波动较大，随着树的个数的增多，分类正确率逐步稳定。随机森林正确率在82%～84%波动。与决策树的正确率相比，随机森林精确度更高，判定效果更好一些。当然，若改进算法或使用一些更为复杂的模型，能获得更好的分类精确度[19-20]。

    在实际就业指导工作中，若需要预测就业困难学生，可以结合上述两种模型进行预测。

    6 小結

    中医药院校毕业生的就业压力较大 ......