校友系统与人工智能体的融合实践
小明：最近我在研究如何将人工智能应用到校友系统中，你觉得这个方向怎么样？
小李：很有意思！校友系统通常需要处理大量用户数据，而AI可以帮助我们更好地分析这些数据，比如预测校友的活跃度或兴趣。
小明：那具体怎么实现呢？有没有具体的代码示例？
小李：当然有。我们可以用Python来构建一个简单的AI模型，用于分类校友的兴趣类别。
小明：能给我看看代码吗？
小李：好的，下面是一个使用scikit-learn进行简单分类的例子：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设我们有一个包含校友信息的数据集
data = [[25, 'Tech'], [30, 'Finance'], [40, 'Education'], [28, 'Tech']]
X = [[d[0]] for d in data]
y = [d[1] for d in data]
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)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
小明：这个例子太棒了！那在实际的校友系统中，这种模型可以用来做什么？
小李：比如推荐校友活动、个性化推送信息，甚至自动识别潜在捐赠者。
小明：明白了，看来AI真的能让校友系统更智能、更高效。
小李：没错，未来的发展空间很大。
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