在应用支持向量机处理非线性问题时，如何合理选择核函数及参数C以优化模型性能，并防止过拟合或欠拟合？

针对非线性问题，支持向量机（SVM）的核函数选择和参数C的调整是至关重要的。在众多核函数中，高斯核（RBF）因其能够将数据映射到无限维空间，广泛应用于非线性问题中。参数C则是控制间隔与错误分类权重的平衡，影响模型的泛化能力。

参考资源链接：[Python SVM实战：处理非线性可分数据与核函数应用](https://wenku.csdn.net/doc/80yqkppmps?spm=1055.2569.3001.10343)

具体操作步骤如下：
1. 选择核函数：首先确定数据是否线性可分。对于非线性问题，高斯核是较为通用的选择，因其核函数的灵活性可处理各种复杂的非线性关系。通过调整高斯核的γ参数（即核函数的宽度参数），可以控制映射后的空间分布特征。
2. 调整参数C：参数C反映了模型对错分样本的惩罚力度。C值设置较大时，模型倾向于严格限制错分样本，可能会导致过拟合；而较小的C值则倾向于扩大决策边界，有时会引入欠拟合。因此，需要通过交叉验证等方法寻找一个合适的平衡点。

为了有效地实现上述步骤，可以使用如scikit-learn库中的SVM模块进行模型构建。通过GridSearchCV等工具，可以实现对核函数和参数C的网格搜索，自动找到最优的参数组合。同时，可通过绘制学习曲线来评估模型的过拟合或欠拟合情况。

在《Python SVM实战：处理非线性可分数据与核函数应用》一文中，作者详细解释了如何通过引入松弛变量处理非线性数据，以及如何通过调整C参数和选择合适的核函数来优化模型，避免过拟合或欠拟合。这份资料是解决你当前问题的宝贵资源，它提供了深入浅出的讲解和实战案例，非常适合进行进一步的学习和实践。

参考资源链接：[Python SVM实战：处理非线性可分数据与核函数应用](https://wenku.csdn.net/doc/80yqkppmps?spm=1055.2569.3001.10343)