用pycharm和pyqt5编写一个程序，实现用户输入GRE分数，TOEFL分数，本科学校评级，目的陈述，推荐信力度，本科绩点，科研经历后使用tk跳出弹窗并给出用户拿到国外大学录取通知书的预测概率，请给出实现代码

以下是一个使用 PyCharm 和 PyQt5 编写的 GUI 程序，可以实现用户输入一些信息，并使用 tk 弹窗来显示用户拿到国外大学录取通知书的预测概率。在本示例中，我们使用了线性回归模型来进行预测，具体实现方法可以参考 sklearn 的官方文档。

请注意，本示例仅供参考，实际的预测效果可能会受到多种因素的影响。同时，由于 PyQt5 和 tk 都是 Python 的 GUI 库，所以程序中使用了两个不同的 GUI 库来实现不同的功能。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QLineEdit, QTextEdit, QPushButton
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox

class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()
    
    def initUI(self):
        # 创建标签和输入框
        gre_label = QLabel("GRE分数：", self)
        gre_label.move(20, 20)
        self.gre_edit = QLineEdit(self)
        self.gre_edit.move(120, 20)

        toefl_label = QLabel("TOEFL分数：", self)
        toefl_label.move(20, 60)
        self.toefl_edit = QLineEdit(self)
        self.toefl_edit.move(120, 60)

        rating_label = QLabel("本科学校评级：", self)
        rating_label.move(20, 100)
        self.rating_edit = QLineEdit(self)
        self.rating_edit.move(120, 100)

        statement_label = QLabel("目的陈述：", self)
        statement_label.move(20, 140)
        self.statement_edit = QTextEdit(self)
        self.statement_edit.move(120, 140)

        recommendation_label = QLabel("推荐信力度：", self)
        recommendation_label.move(20, 240)
        self.recommendation_edit = QLineEdit(self)
        self.recommendation_edit.move(120, 240)

        gpa_label = QLabel("本科绩点：", self)
        gpa_label.move(20, 280)
        self.gpa_edit = QLineEdit(self)
        self.gpa_edit.move(120, 280)

        experience_label = QLabel("科研经历：", self)
        experience_label.move(20, 320)
        self.experience_edit = QTextEdit(self)
        self.experience_edit.move(120, 320)

        # 创建按钮
        predict_button = QPushButton("预测概率", self)
        predict_button.move(120, 400)
        predict_button.clicked.connect(self.predict)

        # 设置窗口大小和标题
        self.setGeometry(300, 300, 600, 500)
        self.setWindowTitle('大学录取预测器')
        self.show()

    def predict(self):
        # 获取用户输入
        gre = int(self.gre_edit.text())
        toefl = int(self.toefl_edit.text())
        rating = int(self.rating_edit.text())
        statement = self.statement_edit.toPlainText()
        recommendation = int(self.recommendation_edit.text())
        gpa = float(self.gpa_edit.text())
        experience = self.experience_edit.toPlainText()

        # 将目的陈述和科研经历的文本数据转化为数字
        statement_length = len(statement)
        experience_length = len(experience)

        # 构建特征矩阵
        X = [[gre, toefl, rating, statement_length, recommendation, gpa, experience_length]]

        # 加载训练好的模型
        model = LinearRegression()
        model.load('model.pkl')

        # 进行预测
        y_pred = model.predict(X)

        # 显示预测结果
        result = f"您拿到国外大学录取通知书的预测概率为：{y_pred[0]:.2f}%"
        messagebox.showinfo("预测结果", result)

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    main_window = MainWindow()
    sys.exit(app.exec_())

在上述代码中，我们首先使用 PyQt5 创建了一个名为 `MainWindow` 的主窗口，并在其中添加了多个标签和输入框，以便用户输入相关信息。然后，我们使用 `QPushButton` 类创建了一个名为 `predict_button` 的按钮，并将其与 `predict` 函数关联起来。当用户点击按钮时，程序会调用 `predict` 函数，获取用户输入的信息，并使用训练好的线性回归模型进行预测。最后，我们使用 tk 库中的 `messagebox.showinfo` 函数来弹出一个提示框，显示用户拿到国外大学录取通知书的预测概率。

请注意，本示例中使用的模型是一个简单的线性回归模型，实际的预测效果可能会受到多种因素的影响。同时，由于 PyQt5 和 tk 都是 Python 的 GUI 库，所以程序中使用了两个不同的 GUI 库来实现不同的功能。