学工管理系统
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25-8-20 15:41
小明：最近听说学校要引入AI来优化学工系统，你觉得这是怎么回事？
小李：是啊，学工系统本来就是处理学生信息、成绩、考勤等数据的，如果加上AI，可以自动分析学生表现，预测可能的问题。
小明：听起来很厉害，那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：当然有。我们可以用Python做一个简单的例子，比如根据学生的平时成绩和出勤率，预测他是否可能挂科。
小明：那代码是怎么写的？
小李：下面是一个使用线性回归模型的简单示例：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设我们有以下数据
data = {'平时成绩': [80, 70, 60, 90], '出勤率': [95, 85, 70, 100], '最终成绩': [75, 65, 55, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 特征和标签
X = df[['平时成绩', '出勤率']]
y = df['最终成绩']
# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测新数据
new_data = [[85, 90]]
prediction = model.predict(new_data)
print("预测最终成绩:", prediction[0])
小明：这个模型是不是只能做线性预测？有没有更复杂的算法？
小李：确实，这只是基础模型。实际应用中可能会用随机森林或神经网络，效果更好。
小明：明白了，看来AI真的能帮助学工系统变得更智能。
小李：没错，未来学工系统可能会更加自动化，提高管理效率。
