如何对模型进行调优和优化？SVM分类器用于训练分类模型时，模型得分是怎么看的？又是如何使用测试集对模型进行评估的。请详细阐述并举例说明。模型得分是在训练完成之后直接显示吗？一般是在哪一类代码中对其进行更改以提高模型评估率？

调优和优化模型的方法有很多种，以下是一些常见的方法：

1. 数据预处理：对数据进行清洗、归一化、特征提取等操作，以提高训练模型的效果。

2. 超参数调整：通过调整模型的超参数，如学习率、层数、节点数等，来优化模型的表现。

3. 模型选择：选择适合数据集的模型，例如选择决策树、随机森林、神经网络等。

4. 集成学习：使用多个模型进行集成，以提高模型的准确性。

对于SVM分类器，模型得分是通过计算测试集上的预测准确率来获得的。通常会使用交叉验证等技术来评估模型的性能。

通常情况下，模型得分不会在训练完成之后直接显示，需要通过代码来计算。在scikit-learn库中，可以使用cross_val_score函数来计算模型得分。在tensorflow、pytorch等深度学习框架中，可以使用evaluate函数来计算模型得分。

如果想要提高模型评估率，可以尝试以下方法：

1. 增加训练数据量，以提高模型的泛化能力。

2. 调整模型超参数，如学习率、正则化参数等，以提高模型的性能。

3. 使用更复杂的模型，如深度神经网络等。

4. 进行特征工程，提取更有意义的特征。

5. 使用集成学习等技术，以提高模型的准确性。