用Python对如下威斯康辛州乳腺癌数据进行建模和调参 SVC

好的，下面是用Python对威斯康辛州乳腺癌数据进行建模和调参SVC的步骤：

1. 导入必要的库和数据集

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

2. 数据预处理

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 建立SVC模型

svc = SVC()

4. 设置网格搜索的参数

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001], 'kernel': ['rbf', 'linear']}
grid = GridSearchCV(svc, param_grid, refit=True, verbose=3)

5. 训练模型并进行网格搜索

grid.fit(X_train, y_train)

6. 输出最优参数和最佳得分

print("Best parameters: ", grid.best_params_)
print("Best accuracy: ", grid.best_score_)

最后，你得到了SVC模型的最佳参数和最佳得分。你可以使用这些参数来构建最佳的SVC模型，以便进行预测。