python 支持向量机超参数调优

支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，它的性能很大程度上取决于超参数的选择。常见的超参数包括C、kernel、gamma等。下面介绍一些常用的超参数调优方法：

1. 网格搜索(Grid Search)：在给定的超参数范围内，穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证选择最优的超参数组合。

2. 随机搜索(Random Search)：在给定的超参数范围内，随机采样一定数量的超参数组合，通过交叉验证选择最优的超参数组合。

3. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)：通过构建高斯过程模型，根据先前的观测结果和高斯过程模型预测下一个最有可能的超参数组合，并进行交叉验证选择最优的超参数组合。

4. 梯度优化(Gradient-based Optimization)：通过梯度下降等优化算法，直接对超参数进行优化，得到最优的超参数组合。