其中的svm.SVC是什么意思

在scikit-learn中，`svm.SVC`是支持向量机（SVM）分类器的实现。SVM是一种二分类机器学习算法，它的目标是找到一个超平面（在二维空间中为一条直线，在高维空间中为一个超平面），将数据分成两个类别。在训练阶段，SVM会找到一个最优的超平面，使得两个类别的间隔最大化。在预测阶段，SVM会使用测试数据点的特征向量，判断它位于超平面的哪一侧，从而进行分类。SVM可以通过不同的核函数来处理非线性问题，例如径向基函数（RBF）核函数和多项式核函数。`svm.SVC`实现了一个基于SVM的分类器，可以使用不同的核函数和超参数来训练和测试数据。