可以写代码来寻找最优的C、gamma参数么？并进行模型评估

可以，以下是使用GridSearchCV进行网格搜索来寻找最优的C、gamma参数，并进行模型评估的示例代码：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import svm, datasets

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10]}

# 构建SVM模型
svm_model = svm.SVC()

# 使用GridSearchCV进行参数搜索和模型评估
grid_search = GridSearchCV(svm_model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优参数和最优得分
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))

在上述代码中，我们首先加载了iris数据集，然后定义了参数范围param_grid，包括C和gamma两个参数。接着，我们构建了SVM模型svm_model，并使用GridSearchCV进行参数搜索和模型评估，其中cv=5表示使用5折交叉验证。最后，我们输出了最优参数和最优得分。在实际使用中，我们可以使用最优参数来重新训练模型，并使用测试集来进行模型测试和评估。