sklearn支持向量机参数优化

当使用 Scikit-learn 中的支持向量机模型时，我们可以通过调整以下参数来优化模型：

1. C参数：表示错误项的惩罚系数。C越小，表示错误容忍度越高，可以容忍更多的错误分类点，但可能会导致模型的泛化能力下降；C越大，表示错误容忍度越低，模型对错误分类点的惩罚越大，但可能会导致过拟合。

2. kernel参数：表示核函数类型。常见的核函数有线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。不同的核函数对应不同的距离度量方式，会影响模型的分类效果。

3. gamma参数：仅在使用RBF核函数时有效，表示RBF核函数的宽度。gamma越大，表示核函数的宽度越小，决策边界更加复杂，可能会导致过拟合；gamma越小，表示核函数的宽度越大，决策边界更加平滑，可能会导致欠拟合。

4. degree参数：仅在使用多项式核函数时有效，表示多项式核函数的阶数。degree越大，表示模型的复杂度越高，可能会导致过拟合；degree越小，则模型的复杂度越低，可能会导致欠拟合。

5. tol参数：表示优化算法的收敛容差。tol越小，表示算法更加严格地迭代，可能会导致收敛速度变慢；tol越大，表示算法更加宽松地迭代，可能会导致精度下降。

6. max_iter参数：表示优化算法的最大迭代次数。max_iter越大，表示算法更加充分地迭代，可能会消耗更多的计算资源；max_iter越小，则有可能导致模型无法收敛。