def classification_svc(X_train_model, y_train): print("Fitting the classifier to the training set") t0 = time() param_grid = {'C': [1e3, 5e3, 1e4, 5e4, 1e5], 'gamma': [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01, 0.1], } clf = GridSearchCV(SVC(kernel='rbf', class_weight='balanced'), param_grid) clf = clf.fit(X_train_model, y_train) print("done in %0.3fs" % (time() - t0)) print("Best estimator found by grid search:") print(clf.best_estimator_) return clf

这段代码定义了一个名为classification_svc()的函数，该函数用于训练一个基于支持向量机（SVM）的分类器，并使用网格搜索算法选择最佳的超参数。该函数接受以下参数作为输入：

1. X_train_model：训练集的特征向量数据。
2. y_train：训练集的标签数据。

该函数返回一个已训练好的分类器。

具体的操作包括：

1. 输出提示信息，表示正在训练分类器。
2. 记录时间。
3. 定义一个参数网格，并使用GridSearchCV()函数和SVC()函数创建一个SVM分类器对象。
4. 使用fit()函数训练SVM分类器，并使用GridSearchCV()函数选择最佳的超参数。
5. 输出提示信息，表示训练完成，并记录时间。
6. 输出最佳的分类器超参数。
7. 返回已训练好的分类器。

需要注意的是，该函数依赖于sklearn库中的GridSearchCV()函数、SVC()函数和time()函数，需要先导入这些函数。