大学毕业生机器学习模型的代码

大学毕业生如果想要学习并应用机器学习模型，通常会从基础开始，例如Python语言和一些常用的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch。下面是一个简单的例子，展示如何使用scikit-鸢尾花数据集训练一个线性回归模型：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

这个代码示例展示了基本的机器学习流程：数据加载、划分、模型创建（在这个案例中是线性回归）、训练以及预测结果的评估。

对于更复杂的模型和实际项目，你可能会遇到更多的步骤，比如特征工程、模型选择、超参数调整等。当然，这只是一个入门级别的示例，实际项目会根据需求和任务复杂度有所不同。