svm.svc中的c，gamma参数

### 回答1：
SVM.SVC中的C参数是惩罚系数，用于平衡分类间隔和误分类点的权重。C越大，误分类的代价就越高，模型就越不容易过拟合。

Gamma参数是用于高斯核函数的核系数，影响高斯核中的“高斯尺度”。Gamma越大，支持向量越少，模型越复杂。

### 回答2：
SVM(Support Vector Machine)是一种常用的机器学习算法，SVC是SVM的一种实现方式。在SVC中，c和gamma是常用的两个参数，对于算法的性能和效果都具有重要的影响。

c参数是SVM中的惩罚参数，用于控制过拟合和欠拟合。当c的值较小时，模型的容错率较高，支持向量的数量会增加；而当c较大时，容错率较低，支持向量的数量减少。c可以理解为控制模型的复杂度，过小的c会导致模型过于简单，难以拟合训练数据，欠拟合；而过大的c会导致模型过于复杂，容易受到噪声影响，过拟合。

gamma参数是SVM中的核函数参数，用于控制模型的灵活性和复杂度。gamma参数越小，模型越简单，适用于线性可分的问题；gamma越大，模型越复杂，适用于非线性可分的问题。gamma也会影响支持向量的选择，低值会导致选择远离决策边界的支持向量，高值则会选择更接近边界的支持向量。因此，gamma也是需要谨慎选择的参数。

同时，c和gamma之间也存在一定的关联性。一般情况下，当c的值较大时，gamma的影响随之变小，反之亦然。因此，在选择c和gamma的时候需要综合考虑两者之间的关系，以及实际问题的特点和需求，进行合理的调参。

在实际应用中，为了找到最优的c和gamma值，通常采用网格搜索等方法，对不同的参数组合进行训练和验证，选择表现最佳的组合作为最终的参数进行模型构建。这也需要对SVM算法的原理和代码实现有一定的了解，才能更好地进行调参和优化。

### 回答3：
SVM是一种有效的分类算法，在实际应用中，需要尝试不同的参数才能达到最优模型性能。其中，C和gamma参数是SVM中两个非常重要的参数。

C是一个正则化参数，控制了分类错误的惩罚程度。具体来说，C值越大，分类器会更加关注训练数据的正确分类，会更严格地对每一个数据点进行分类，容易造成过拟合，即训练集上表现非常好，但在测试集上表现糟糕。C值越小，分类器会更加允许一些误分类，容易造成欠拟合，即训练集上表现不佳，但在测试集上泛化能力更好。因此，我们需要根据具体的数据集，调整C值，得到最优模型。

Gamma是一个径向基函数（RBF）的系数，控制了高斯核函数的标准差。Gamma值越大，高斯核函数变化越陡峭，每个数据点的影响范围变小，分类器的决策边界变得更加复杂，容易造成过拟合。Gamma值越小，高斯核函数变化越平缓，每个数据点的影响范围变大，分类器的决策边界变得更加简单，容易造成欠拟合。因此，我们需要根据具体的数据集，调整Gamma值，得到最优模型。

总之，在应用SVM进行分类模型的训练时，需要仔细调整C和gamma两个参数，通过交叉验证等方法来找到最优的参数组合，从而得到较好的分类效果。