小明：最近我在研究研究生管理信息系统，想看看能不能用AI来优化它。你有什么建议吗？
小李：当然可以！比如你可以用机器学习来预测学生的毕业时间或者成绩趋势。
小明：听起来不错，那怎么开始呢？有没有具体的代码示例？
小李：我们可以先用Python做一个简单的数据预处理，然后用Scikit-learn训练一个模型。
小明：那我试试看，比如读取学生信息的数据集，然后进行特征提取。
小李：没错，下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据
data = pd.read_csv('students.csv')
# 特征和标签
X = data[['gpa', 'attendance', 'project_score']]
y = data['graduation_status']
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
小明：这个代码看起来很实用！那接下来我可以把它集成到现有的管理系统中。
小李：对，这样就能提升系统的智能化水平，提高管理效率。
小明：谢谢你的帮助，我现在更有信心了！
小李：不客气，祝你成功！