python对SVM的c和gamma值组合进行遍历，并输出对应的预测准确率为z轴的三维图像

好的，以下是一段Python代码，实现了对SVM的C和gamma值组合进行遍历，并输出对应的预测准确率为z轴的三维图像：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)

# 将数据切分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 遍历C和gamma值组合，计算预测准确率
C_range = np.logspace(-2, 10, 13)
gamma_range = np.logspace(-9, 3, 13)
scores = np.zeros((len(C_range), len(gamma_range)))
for i, C in enumerate(C_range):
    for j, gamma in enumerate(gamma_range):
        clf = SVC(C=C, gamma=gamma)
        clf.fit(X_train, y_train)
        scores[i, j] = clf.score(X_test, y_test)

# 绘制三维图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y = np.meshgrid(C_range, gamma_range)
ax.plot_surface(X, Y, scores.T)
ax.set_xlabel('C')
ax.set_ylabel('gamma')
ax.set_zlabel('Accuracy')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了sklearn库中的SVC函数进行SVM分类，遍历了C和gamma值组合，并计算了对应的预测准确率，最后使用matplotlib库中的mplot3d模块绘制了三维图像。你可以根据自己的需求修改数据集和参数范围。