基于breast_cancer数据集，构建支持向量机的分类模型，可以考虑使用参数调优的方法对模型进行优化。

在使用scikit-learn库的breast_cancer数据集构建支持向量机(SVM)分类模型时，参数调优是非常关键的一步，因为它能显著影响模型的性能。SVM有许多参数可以调整，如`C`（惩罚参数）、`gamma`（内核系数）以及内核类型等。以下是如何使用GridSearchCV进行参数调优的一个示例：

首先，你需要导入必要的库：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

接下来，加载数据和进行预处理：

data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

创建一个参数网格：

param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],  # 不同的正则化参数
    'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly', 'sigmoid'],  # 可选的内核类型
    'gamma': ['scale', 'auto'] + ['scale'*i for i in range(1, 11)],  # 自动设置或特定范围内的值
}

应用GridSearchCV：

svm = SVC()
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')  # 使用交叉验证
grid_search.fit(X_train_scaled, y_train)
best_svm = grid_search.best_estimator_  # 获取最佳参数组合的模型

现在，`best_svm`就是经过参数调优后的支持向量机模型。你可以通过`best_params_`属性查看找到的最佳参数：

print("Best parameters found: ", best_svm.best_params_)

最后，使用最好的模型在测试集上做预测：

y_pred = best_svm.predict(X_test_scaled)