python中支持向量机怎么调多项式核函数

在Python中，使用支持向量机（SVM）并调整多项式核函数的参数可以通过调整以下两个参数来完成：

1. degree（默认为3）：多项式核函数的阶数（degree）。增加阶数可以提高模型的复杂度，但过高的阶数可能导致过拟合。

2. gamma（默认为"scale"）：多项式核函数的系数。gamma越大，模型越复杂，容易过拟合；gamma越小，模型越简单，容易欠拟合。

下面是一个简单的示例代码，展示如何使用Python中的sklearn库来训练一个多项式核函数的支持向量机模型，并进行参数调整：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

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

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

# 初始化SVC模型
svc = SVC(kernel='poly')

# 定义参数空间
param_grid = {'degree': [2, 3, 4], 'gamma': [0.1, 1, 10]}

# 寻找最佳参数组合
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数组合和测试集上的准确率
print("Best parameters:", grid_search.best_params_)
print("Test accuracy:", grid_search.score(X_test, y_test))

以上示例代码使用了sklearn库中的GridSearchCV类来寻找最佳参数组合。该类通过交叉验证来评估不同参数组合下的模型性能，并返回最佳参数组合。在这个示例中，我们定义了degree和gamma两个参数的可能取值，GridSearchCV会尝试所有可能的组合，并返回最佳组合。