小明：最近在研究研究生管理系統(tǒng)，感覺傳統(tǒng)方法效率不高，你有什么建議嗎？

小李：可以考慮引入科技手段，比如用Python做數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化處理。

小明：具體怎么做呢？有沒有例子？

小李：比如我們可以用Pandas來管理學(xué)生信息。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的代碼示例：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)學(xué)生數(shù)據(jù)表
data = {
    '學(xué)號(hào)': ['2021001', '2021002'],
    '姓名': ['張三', '李四'],
    '專業(yè)': ['計(jì)算機(jī)科學(xué)', '人工智能']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
    

小明：這個(gè)挺直觀的，那怎么用來分析研究生的學(xué)習(xí)情況呢？

小李：可以加入成績(jī)數(shù)據(jù)，然后用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)學(xué)生的畢業(yè)可能性。

小明：聽起來很高級(jí)，能給我看看代碼嗎？

小李：當(dāng)然，這里是一個(gè)簡(jiǎn)單的分類模型示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假設(shè)有一個(gè)包含成績(jī)和是否畢業(yè)的數(shù)據(jù)集
X = [[85, 90], [70, 65], [95, 88]]
y = [1, 0, 1]  # 1表示畢業(yè)，0表示未畢業(yè)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)
print("準(zhǔn)確率:", accuracy_score(y_test, pred))
    

小明：太棒了！這讓我對(duì)研究生管理有了新的想法。

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小李：是的，科技的應(yīng)用能讓管理更智能、更高效。