SVM算法，使用网格搜索与交叉验证相结合的方式找出最佳超参数，没使用超参数和使用超参数的准确率为什么一样

如果使用网格搜索与交叉验证相结合的方式找出最佳超参数，那么使用最优超参数和不使用超参数的准确率应该是不同的。如果两者的准确率一样，可能有以下几个原因：

1. 数据集本身的问题。可能数据集比较简单，即使不使用超参数也能达到很高的准确率；或者数据集过于复杂，即使使用最优超参数也无法显著提高准确率。

2. 网格搜索的参数空间不够广泛。可能超参数的搜索范围不够广泛，导致最优超参数与默认超参数的效果相当。

3. 实现问题。可能代码实现存在问题，导致最优超参数并没有被正确地应用。

需要注意的是，如果使用交叉验证来选择超参数，那么在测试集上的准确率不能作为模型的准确率，因为超参数是使用测试集来选择的。正确的做法是使用另一个独立的验证集来测试模型的准确率。