、给定一个包含学生学习时间(小时)和对应的考试成绩(分)的CSV文件(如下示例数据)，请使用Python和相关机器学习库(如Scikit-learn)完成以下操作:

首先，让我们假设你有一个名为"student_data.csv"的CSV文件，其中包含了学生的姓名、学习时间（例如'hours_studied'列）和考试分数（例如'score'列）。要使用Python和Scikit-learn来分析这种数据并完成以下任务，你需要按照以下步骤进行：

1. **数据加载**:
使用`pandas`库读取CSV文件：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('student_data.csv')

2. **数据预处理**:
- 检查缺失值并处理（如果有的话）
- 将分类变量（如有必要）转换为数值型，比如将'小时学习'编码为数值特征

   data['hours_studied'] = pd.to_numeric(data['hours_studied'], errors='coerce') # 把非数字转成NaN

3. **特征选择或工程**:
- 如果学习时间和成绩之间存在线性关系，你可能不需要额外特征
- 如果需要，可以创建新特征，比如学习时间的对数或者小时数与其他特征的交互

4. **分割数据集**:
划分训练集和测试集：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X = data[['hours_studied']]  # 特征部分
   y = data['score']  # 目标变量
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **模型选择**:
- 由于这是一个回归问题（预测连续的分数），你可以选择线性回归模型 (LinearRegression) 或随机森林 (RandomForestRegressor) 等：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()  # 或者 RandomForestRegressor()

6. **模型训练**:

   model.fit(X_train, y_train)

7. **评估模型**:
- 计算在测试集上的性能指标，如R²分数、均方误差(MSE)等：

   from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
   y_pred = model.predict(X_test)
   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
   r2 = r2_score(y_test, y_pred)
   print(f"MSE: {mse}, R²: {r2}")

8. **模型优化与调参**:
- 可能的话，使用交叉验证和网格搜索来找到最优参数组合：

9. **部署模型**:
- 如果满意模型性能，将其用于实际预测。