学工管理系统
张老师（教授）: 小李，最近咱们学校要优化荣誉称号的评定流程，听说你正在研究这方面的技术？
小李（研究生）: 是的，张老师。我发现传统的评定方式效率低且容易出错，所以我正在尝试将学工系统与AI助手结合起来。
张老师: 具体怎么结合呢？能给我讲讲吗？
小李: 首先，我们需要一个学工系统来收集学生的各类数据，比如成绩、课外活动参与情况等。然后，利用AI助手进行数据分析和自动化评定。
张老师: 这听起来不错。你能给个例子吗？
小李: 好的，比如我们可以通过Python编写一个脚本，从学工系统导出数据，再用机器学习模型预测谁更符合荣誉称号的标准。
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载学工系统数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
# 数据预处理
X = data[['成绩', '课外活动参与度']]
y = data['荣誉称号']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
predictions = clf.predict(X_test)
print(predictions)
张老师: 很棒！这样不仅提高了效率，还能减少人为误差。
小李: 是的，而且AI助手还可以实时更新数据，确保评定的公正性和准确性。
张老师: 真是令人期待的技术革新啊！希望你们团队能够继续努力。
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