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小李:最近我们在做学工管理系统的升级,想加入一些AI功能,你有什么建议吗?
小张:可以考虑用Python做后端,结合Flask或Django框架,实现数据处理和模型集成。
小李:那具体怎么实现呢?比如学生信息分析?
小张:我们可以用Pandas处理数据,然后用Scikit-learn训练一个分类模型,预测学生的学业表现。
小李:听起来不错,能给我看个例子吗?
小张:当然,以下是一个简单的后端API示例:
from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
app = Flask(__name__)
# 模拟数据
data = pd.DataFrame({
'study_hours': [2, 5, 3, 8, 4],
'attendance': [90, 80, 70, 95, 85],
'result': [0, 1, 0, 1, 1]
})
X = data[['study_hours', 'attendance']]
y = data['result']
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)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json
prediction = model.predict([[data['study_hours'], data['attendance']]])
return jsonify({'prediction': int(prediction[0])})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小李:这个API可以用于学工系统中,用来预测学生是否可能挂科,对吧?
小张:没错,这样后端就可以提供智能分析能力,提升系统的智能化水平。
小李:明白了,感谢你的分享!
小张:不客气,有需要随时交流。