svm_clf = SVC

svm_clf = SVC 是用于分类的支持向量机模型。参数包括C（惩罚参数）、kernel（核函数类型）、degree（多项式核函数的次数）、gamma（“ rbf”、“ poly”和“ sigmoid”的核函数系数）、coef0（核函数中的独立项）、shrinking（是否采用收缩启发式）、tol（停止训练的误差值大小）、cache_size（训练所需的内存）、class_weight（类别的权重）、verbose（是否启用详细输出）、max_iter（最大迭代次数）、decision_function_shape（决策函数的形状）和random_state（伪随机数发生器的种子）。

SVM预测模型的通用步骤如下：
1. 选择适用的SVM类。
2. 使用数据训练模型。
3. 检查验证误差并作为基准线。
4. 尝试不同SVM参数的值。
5. 检查验证误差是否改进。
6. 使用最优参数的数据再次训练模型。