给出训练模型的示例代码

以下是一个简单的线性回归模型训练示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 打印模型参数
print("Intercept:", model.intercept_)
print("Coefficient:", model.coef_)

该代码生成了一个随机的数据集，并使用sklearn中的LinearRegression来创建和训练一个线性回归模型。最后，它打印出训练后的模型的截距和系数。