采用不同的 SVM 核函数对多种类型数据集进行二分类。（2）建模：分别将 SVM 中四种核函数（线性核、多项式核、高斯核、S 形核）用于上述四种 数据集。 提示：对于每一种核函数，选择最适合的核参数（如 RBF 核中 gamma、多项式核中 degree 等）。 可通过超参数曲线帮助选择超参数。 （3）可视化：通过散点图可视化数据样本，并画出 SVM 模型的决策边界。 （4）模型评价：分类准确率。使用 scikit-learn 中提供的样本生成器 make_blobs、make_classification、make_moons、 make_circles 生成一系列线性或非线性可分的二类别数据（数据量任取）。

好的，这是一个更加复杂的需求，需要用到多个 SVM 核函数，并且需要对多个数据集进行分类。下面是程序的具体代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 对于每种 SVM 核函数，选择最适合的核参数
param_grid = {'linear': {'C': [0.1, 1, 10, 100]},
              'poly': {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'degree': [2, 3, 4]},
              'rbf': {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100]},
              'sigmoid': {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100]}}

# 生成数据集
datasets = {'blobs': datasets.make_blobs(n_samples=1000, centers=2, random_state=42),
            'classification': datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42),
            'moons': datasets.make_moons(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=42),
            'circles': datasets.make_circles(n_samples=1000, noise=0.1, factor=0.5, random_state=42)}

# 对于每个数据集和每种 SVM 核函数进行分类和评估
for name, data in datasets.items():
    X, y = data
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    for kernel, params in param_grid.items():
        clf = svm.SVC(kernel=kernel)
        grid = GridSearchCV(clf, params, cv=5)
        grid.fit(X_train, y_train)
        y_pred = grid.predict(X_test)
        acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
        print(f"数据集{name}，SVM核函数{kernel}，最优超参数{grid.best_params_}，分类准确率{acc:.2f}")

        # 绘制决策边界
        plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
        ax = plt.gca()
        xlim = ax.get_xlim()
        ylim = ax.get_ylim()
        xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 100)
        yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 100)
        YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
        xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
        Z = grid.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
        ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])
        plt.title(f"数据集{name}，SVM核函数{kernel}")
        plt.show()

这个程序首先定义了一个 param_grid 字典，用于存储每种 SVM 核函数的超参数。然后，程序使用 scikit-learn 库中的 make_blobs、make_classification、make_moons 和 make_circles 函数生成了四个数据集。接着，程序循环遍历每个数据集和每种 SVM 核函数，使用 GridSearchCV 函数进行超参数调优，然后计算分类准确率。最后，程序绘制了决策边界。

你可以使用这个程序来完成你的需求，如果有什么问题或者需要进一步的帮助，请随时告诉我。