说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
PyQt5是一个广泛使用的Python绑定库，用于Qt框架，使开发者能够使用Python开发跨平台的桌面图形用户界面(GUI)应用程序。Qt是一个全面的C++图形用户界面库，而PyQt则是将Qt的功能引入Python的一种方式。PyQt5支持Qt v5版本的所有特性，包括各种UI控件、布局管理、网络通信、数据库访问、多媒体支持等功能。
决策树是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。在机器学习中，决策树通过从数据集中学习一系列规则来进行预测，这些规则构成了树状结构，其中每个内部节点代表一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果，每个叶节点代表一个类别（分类任务）。
本项目通过Python基于PyQt5和决策树分类模型实现学生就业预测系统GUI界面项目。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | 学号 | |
| 2 | 就业 | |
| 3 | 数据结构 | |
| 4 | 数据库 | |
| 5 | 操作系统 | |
| 6 | Python | |
| 7 | C语言 | |
| 8 | 英语分数 | |
| 9 | 英语等级 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有8个变量，数据中无缺失值，共683条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 就业变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：
4.2 就业=1样本数据结构变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建学生就业预测系统GUI界面和决策树分类模型
主要使用PyQt5和决策树分类模型实现学生就业预测系统GUI界面，用于目标分类。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | 决策树分类模型 | random_state=42 |
6.2 构建学生预测系统GUI界面
此界面主要实现功能如下：
- 上面是输入的特征，包括英语等级、英语分数、C语言、Python、操作系统、数据库、数据结构。
- 下面可以通过点击模型得分按钮，进行计算决策树模型的分值；通过点击预测按钮可以预测学生的就业方向。
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| 决策树分类模型 | 准确率 | 0.8832 |
从上表可以看出，准确率分值为0.8832，说明模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文基于PyQt5和决策树分类模型实现学生就业预测系统GUI界面项目，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
# 项目说明：
# 获取方式一：
# 项目实战合集导航：
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 获取方式二：
链接：https://pan.baidu.com/s/1qDny87reMBnRIljVQQsWyw
提取码：e7qy
