优化SVM参数较好的算法

优化 SVM 参数的算法通常分为两类：网格搜索和贝叶斯优化。

1. 网格搜索：网格搜索是一种基于穷举搜索的方法，它在预定义的参数范围内均匀地搜索所有组合，并选择最优的参数组合。这个方法的缺点是计算成本高，因为要搜索大量的参数组合。但是，网格搜索的优点是易于理解和实现，因此在某些情况下仍然是一种有用的选择。

2. 贝叶斯优化：贝叶斯优化是一种更为智能的优化方法，它使用贝叶斯推理来找到最优参数组合。与网格搜索不同，贝叶斯优化使用一个模型来估计每个参数组合的性能，并根据这个模型选择下一个参数组合进行评估。这个方法的优点是计算效率高，因为它能够利用先前的结果来指导搜索，从而减少评估的次数。然而，贝叶斯优化的缺点是需要对模型和先验知识进行建模，这可能需要一些领域专业知识。

总之，如果你的数据集很小，或者你的计算资源很有限，那么网格搜索可能是一个好的选择。如果你有更多的计算资源，并且想要更快地找到最优参数组合，那么贝叶斯优化可能是一个更好的选择。