model = svm.SVC(C=10, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') model.fit(X_train, y_train)是什么意思，改什么参数可以提高它的准确性

这段代码是使用SVM算法训练一个分类模型，其中C是惩罚系数，kernel是核函数的类型，gamma是核函数的系数，decision_function_shape是多分类问题时的决策函数形式。X_train和y_train分别是训练集的特征和标签。

要提高模型的准确性，有以下几种方法：

1. 调整SVM算法的参数，比如增大C、减小gamma等，可以通过交叉验证等方式找到最优的参数组合。

2. 对数据进行预处理，比如标准化、归一化等，可以使数据更加符合SVM算法的假设条件，提高模型的准确性。

3. 使用更多的训练数据，可以使模型更加充分地学习到数据的特征，提高模型的准确性。

4. 尝试使用其他的分类算法，比如决策树、随机森林、神经网络等，可以比较不同算法的性能，选择最适合的算法。