使用svm对鸢尾花分类，调整参数提高模型准确率

好的，我可以帮你回答这个问题。

首先，你需要导入所需的库和数据集：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，你需要创建支持向量机对象，并为其设置不同的参数。你可以使用GridSearchCV函数来进行参数调整：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 创建SVM对象
svm = SVC(random_state=42)

# 设置参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'], 'gamma': [0.1, 1, 'scale', 'auto']}

# 执行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))

最后，你可以使用测试集来测试模型的准确性：

# 使用最佳参数创建SVM对象
svm = SVC(C=10, kernel='rbf', gamma='scale', random_state=42)

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

通过网格搜索，你可以找到最佳的参数，然后使用这些参数训练模型并计算准确率。你可以尝试不同的参数组合来提高模型准确性。