在基础代码上，适当修改逻辑回归的逆正则化参数C的取值（param_range = [0.001, 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0]），以及cv的取值（5,10,15等），观察实验结果：测试集上性能的方差为什么随cv数增加而增加？训练集上呢？根据验证曲线的最优C值是多少？logisticregression__C的取名有什么要求吗？如果是对比如KNN分类器，这个参数应该改为什么？就基础代码实际使用的数据而言，模型的最优C值是多少？对实验结果进行简要说明。

根据您的问题，我可以回答如下：

1. 测试集上性能的方差随cv数增加而增加的原因是：随着cv数的增加，训练集和测试集之间的重叠部分会变小，因此测试集上的性能方差会增加。而训练集上的性能方差则会减小，因为模型会使用更多的数据进行训练，使得模型更加稳定。

2. 根据验证曲线的最优C值取决于数据集的具体情况，无法一概而论。在实际应用中，可以采用网格搜索或随机搜索等方法来寻找最优的C值。

3. logisticregression__C的取名没有特别的要求，只需要保证与模型参数的名称相同即可。

4. 如果是对比如KNN分类器，逆正则化参数应该改为n_neighbors，即KNN算法中的邻居数量。

5. 对于基础代码实际使用的数据而言，模型的最优C值取决于具体的数据集和实验设置，无法一概而论。在实验中，可以通过网格搜索或随机搜索等方法来寻找最优的C值。实验结果应该对寻找最优的C值进行简要说明，包括使用的搜索方法、搜索范围、最终的最优C值以及对应的模型性能等。