python代码修改带高斯核的svm的参数

要修改带高斯核的SVM模型的参数，您可以在创建SVC对象时传递相应的参数。下面是一个示例代码，展示如何修改高斯核的SVM模型的参数：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设训练集和测试集数据已经准备好，分别为X_train, y_train, X_test, y_test

# 创建SVM模型，并设置参数
svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')

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

# 在训练集上进行预测
train_predictions = svm_model.predict(X_train)
train_accuracy = accuracy_score(y_train, train_predictions)

# 在测试集上进行预测
test_predictions = svm_model.predict(X_test)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, test_predictions)

print("训练集准确率: {:.2f}%".format(train_accuracy * 100))
print("测试集准确率: {:.2f}%".format(test_accuracy * 100))

在上述代码中，我们通过传递`C`参数来设置正则化参数（默认为1.0）。我们还通过`gamma`参数来设置高斯核的系数（默认为'scale'）。您可以根据实际需求修改这些参数的值。

请记得替换训练集和测试集的数据，并确保数据的格式正确。