解释svm_model = svm.SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=100, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) #设置模型并写出参数

这段代码是使用 scikit-learn 库中的 svm 模块创建了一个支持向量机分类器（SVM分类器）的实例。其中，SVC 表示支持向量机分类器（Support Vector Classification），C 表示正则化系数（正则化是一种防止模型过拟合的技术，C 越大，正则化程度越小，容易过拟合；C 越小，正则化程度越大，容易欠拟合），cache_size 表示内存缓存大小，class_weight 表示类别权重，coef0 表示核函数中的截距项，decision_function_shape 表示决策函数形式，degree 表示核函数的次数，gamma 表示核函数的系数（影响决策边界的形状），kernel 表示使用的核函数类型，max_iter 表示最大迭代次数，probability 表示是否启用概率估计，random_state 表示随机数种子，shrinking 表示是否使用启发式收缩方式，tol 表示停止训练的误差阈值，verbose 表示是否启用详细输出。

在本代码中，SVC 的参数设置如下：
- C=100: 正则化系数为 100，正则化程度较小，容易过拟合。
- cache_size=200: 内存缓存大小为 200 MB。
- class_weight=None: 类别权重为 None，即不考虑类别不平衡问题。
- coef0=0.0: 核函数中的截距项为 0。
- decision_function_shape='ovr': 决策函数形式为 one-vs-rest（一对多）。
- degree=3: 核函数的次数为 3。
- gamma=100: 核函数的系数为 100，影响决策边界的形状。
- kernel='rbf': 使用径向基函数作为核函数类型。
- max_iter=-1: 最大迭代次数为 -1，表示不限制迭代次数。
- probability=False: 不启用概率估计。
- random_state=None: 随机数种子为 None，表示使用默认的随机数种子。
- shrinking=True: 使用启发式收缩方式。
- tol=0.001: 停止训练的误差阈值为 0.001。
- verbose=False: 不启用详细输出。