调整模型参数：SVM模型中的参数对模型的准确性有很大影响，可以通过交叉验证等方法来调整参数，如调整C、gamma等参数

是的，调整SVM模型参数可以显著提高模型的准确性。其中，C和gamma是SVM模型中的两个重要参数，C控制了误分类点的惩罚力度，gamma控制了决策边界的复杂度。调整这两个参数需要注意以下几点：

1. 选择合适的搜索范围。C和gamma的值需要在一定的范围内进行搜索，一般来说，C的范围是在0.1到100之间，gamma的范围是在0.01到10之间。

2. 选择合适的搜索方法。可以使用网格搜索或随机搜索的方法进行参数搜索，其中网格搜索是对参数进行穷举搜索，随机搜索是随机采样一组参数进行搜索。

3. 选择合适的评价指标。可以使用交叉验证的方法来评估SVM模型的性能，一般来说，使用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。

4. 尝试不同的核函数。不同的核函数对模型的性能有很大影响，可以尝试不同的核函数，如线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等，来提高模型的准确性。

需要注意的是，在调整参数时需要对训练集、验证集和测试集进行划分，以避免模型过拟合。同时，需要尝试多次调整参数，并选择最优的参数组合来训练模型。