SVM GridSearchCV参数调整

SVM（Support Vector Machine）是一种常用的器学习算法，用于分类和回问题。GridSearchCV是一种参数调整方法，用于自动搜索最佳参数组合优化模型性能。

在SVM中，有几个重要的参数需要调整，包括C、kernel、gamma等。GridSearchCV通过穷举搜索给定参数范围内的所有可能组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能，最终选择性能最好的参数组合。

下面是SVM GridSearchCV参数调整的步骤：
1. 定义参数范围：根据具体情况，确定需要调整的参数及其取值范围。例如，C的取值范围可以是[0.1, 1, 10]，kernel的取值范围可以是['linear', 'rbf']。
2. 创建SVM模型：根据需要选择合适的SVM模型，例如使用sklearn库中的SVC类。
3. 创建GridSearchCV对象：使用sklearn库中的GridSearchCV类，传入SVM模型和参数范围。
4. 执行参数搜索：调用GridSearchCV对象的fit方法，传入训练数据和标签，开始执行参数搜索和交叉验证。
5. 获取最佳参数组合：调用GridSearchCV对象的best_params_属性，可以获取到性能最好的参数组合。
6. 使用最佳参数重新训练模型：使用最佳参数组合重新创建SVM模型，并使用训练数据和标签进行训练。
7. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，可以使用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。