python怎么定义SVC

在Python的scikit-learn库中，SVC（支持向量机，Support Vector Classifier）是一种用于分类任务的监督学习模型。要定义一个SVC，你需要先安装`sklearn`库，然后可以按照以下步骤：

from sklearn import svm

# 定义超参数（如核函数、C值等）
param_grid = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': ['scale', 'auto']}

# 如果需要交叉验证，可以创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(svm.SVC(), param_grid, refit=True)

# 直接定义一个简单的SVC模型
svc = svm.SVC(kernel='linear') # 使用默认参数，例如线性核函数

# 训练模型
svc.fit(X_train, y_train) 

# 对新数据进行预测
predictions = svc.predict(X_test)

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