sklearn支持向量机参数优化如何优化

对于支持向量机模型的参数优化，可以使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）来进行。下面简要介绍一下这两种方法：

1. 网格搜索：网格搜索是一种通过遍历所有参数组合来寻找最佳参数的方法。首先定义每个参数的候选值范围，然后将这些参数组合起来，依次进行训练和验证，最终得到最佳参数组合。

2. 随机搜索：随机搜索是一种通过随机采样来寻找最佳参数的方法。首先定义每个参数的候选值范围，然后随机采样一组参数进行训练和验证，重复多次后，得到最佳参数组合。与网格搜索相比，随机搜索可以在相同的计算资源下寻找到更优的参数组合。

在 Scikit-learn 中，可以使用 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV 来进行参数优化。这两种方法均需要指定要优化的参数范围和评估指标，以及交叉验证的折数等参数。具体实现方法可以参考 Scikit-learn 官方文档。