svm_grid = GridSearchCV(svm_classifier, svm_params, cv=5)

`svm_grid = GridSearchCV(svm_classifier, svm_params, cv=5)` 是一个在 Scikit-learn 库中常见的代码片段，用于执行网格搜索（Grid Search）优化支持向量机（SVM）模型。让我们一步步解释：

1. **SVM Classifier**: 这是一个已经定义好的支持向量机分类器实例。支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。

2. **svm_params**: 这是字典类型，包含了要优化的超参数（hyperparameters）及其可能的取值范围。GridSearchCV会遍历这个参数网格，尝试所有可能的参数组合。

3. **GridSearchCV**: 这是一个交叉验证（Cross-Validation，简称 CV）的网格搜索工具。`cv=5` 表示使用5折交叉验证（k-fold CV），即将数据集分为5个子集，每次用其中4个子集训练模型，剩余1个子集测试，重复5次，取平均性能作为最终评估结果。这样可以避免过拟合，并得到更稳健的模型性能估计。

相关问题：

1. SVM算法的基本原理是什么？
2. 除了GridSearchCV，还有哪些方法可以调整SVM的超参数？
3. 交叉验证的具体作用是什么？