采用当下较为科学的机器学习技术,利用学校提供的大学生各项信息数据,进行数据处理后形成以学生绩点,科研状况,性别,家庭经济状况,家庭户口五个特征选择的数据集。并基于SVM算法设计并实现了大学生毕业去向分类算法。针对目前国内主要采用的主观填写问卷收集数据进行匹配的问题,本方法效率更高,模型预测精确度更合理。此外,更在方法中引入了遗传算法进行参数寻优,来代替传统的分类算法中,根据经验手动调参的方式。从而能够更好的提升模型精确度,最后引入随机森林算法以及神经网络算法,进行横向比较,对实验结果进行对比评估,从而增加模型的可信度,实现对大学生毕业去向较为精确的预测。