svm网格搜索参数优化

SVM（支持向量机）是一种常用的分类算法，在实际应用中，我们需要对SVM进行参数优化。网格搜索是一种常用的参数优化方法，它通过遍历所有可能的参数组合来寻找最优的参数组合。

下面是一个使用网格搜索优化SVM参数的示例代码：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 定义要搜索的参数组合
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}

# 定义SVM模型
svc = SVC()

# 使用网格搜索进行参数优化
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid)

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数组合
print(grid_search.best_params_)

在上面的代码中，我们首先定义了要搜索的参数组合，包括C和gamma两个参数。然后我们定义了一个SVC模型，并使用GridSearchCV函数进行参数优化。最后，我们输出了最优的参数组合。

需要注意的是，网格搜索方法的缺点是计算成本高，当参数组合较多时，计算时间会很长。因此，我们需要根据实际情况进行权衡，选择合适的参数组合。