支持向量机超参数调参

支持向量机的两个重要参数是C和gamma，它们可以通过调参来优化模型的性能。

参数C控制着支持向量机的惩罚项。较小的C值会导致模型容忍更多的错误分类，而较大的C值会使模型更加严格地分类，可能导致过拟合。因此，在调参时，可以尝试不同的C值来找到最佳的平衡点。

参数gamma则决定了支持向量机在决策边界附近的数据点对模型的影响程度。较小的gamma值会使决策边界更加平滑，而较大的gamma值会使决策边界更加复杂。当gamma值过小时，模型可能出现欠拟合；当gamma值过大时，模型可能出现过拟合。因此，在调参时，可以尝试不同的gamma值来找到最佳的平衡点。

另外，为了避免不必要的计算开销和模型复杂度，还可以使用交叉验证来确定最佳的参数组合。交叉验证将数据集划分为训练集和验证集，通过在不同的参数组合上训练模型并在验证集上评估性能，从而选择最佳的参数。

总结起来，支持向量机超参数调参主要涉及调整C和gamma的取值，并结合交叉验证来选择最佳的参数组合。通过调参可以优化模型的性能，提高分类或回归的准确度。