校友管理系统中人工智能与捐赠功能的融合
小李：最近我在研究校友管理系统，想看看能不能用AI来优化捐赠流程。
小王：这主意不错！你可以考虑用机器学习来预测哪些校友更可能捐款。
小李：那具体怎么实现呢？有没有现成的代码可以参考？
小王：我可以给你一个简单的示例。比如使用Python的scikit-learn库来训练一个分类模型。
小李：那我试试看，这里是一个简单的代码片段：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 假设有一个包含校友信息和是否捐款的数据集
data = pd.read_csv('alumni_data.csv')
X = data[['age', 'graduation_year', 'employment_status']]
y = data['donated']
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)
print("预测准确率：", model.score(X_test, y_test))
小李：这段代码能帮助我们识别潜在的捐赠者，这样就能更有针对性地联系他们。
小王：没错，再加上自然语言处理，还能分析校友的留言或邮件，进一步优化捐赠策略。
小李：看来AI真的能让校友管理更智能、更高效，尤其是捐赠部分。
小王：是的，未来我们可以结合更多数据源，实现更精准的预测和推荐。
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