parameters = { 'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [0.1, 0.5,0.9,1,5], 'gamma': [0.001,0.01,0.1,1] } # 使用网格搜索，以及交叉验证 model = GridSearchCV(SVR(), param_grid=parameters, cv=3) model.fit(x_train, y_train)

这段代码是一个支持向量回归（SVR）模型的参数调优过程，使用了网格搜索和交叉验证的方法。其中，参数`kernel`和`C`是SVR模型的超参数，`gamma`参数用于控制核函数的变化，`param_grid`是一个字典类型的参数集合，包含了所有超参数的可能取值。`cv`参数表示交叉验证的折数，这里选择了3折交叉验证。最后，`model.fit(x_train, y_train)`是用训练数据集进行模型训练的过程。通过这个过程，可以得到最佳的超参数组合，从而得到最优的SVR模型。