用GridSearchCV()方法选择支持向量机最合适参数好不好

C是惩罚系数 就是说你对误差的宽容度 这个值越高，说明你越不能容忍出现误差 gamma是你选择径向基函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。

支持向量机（Support Vector Machine）指的是一系列机器学习方法，这类方法的基础是支持向量算法。

SVM算法的基本原理是寻找一个能够区分两类的超平面（hyper plane），使得边际（margin）最大。

所有座落在两边边际超平面上的点就被称为支持向量（Support Vector）。

SVM算法既可用于回归问题，比如SVR(Support Vector Regression，支持向量回归）；也可以用于分类问题，比如SVC（Support Vector Classification，支持向量分类）。

关于该算法的讲解，推荐一套比较完整的视频，提供的视频链接是发布在油管上的。查找第7课关于 SVM 的讲解。 炼数成金

from sklearnsvm import SVC

model = SVC()

modelfit(X_train, y_train)

modelpredict(X_test)  # 输出类别

modelpredict_proba(X_test)  # 输出分类概率

modelpredict_log_proba(X_test)  # 输出分类概率的对数

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）模型的数据设置标签代码示例：

from sklearn import svm

# 假设有以下三个样本的数据：

X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]

y = [0, 1, 1]  # 对应每个数据点的标签，0表示负样本，1表示正样本

# 创建SVM模型

clf = svmSVC()

# 将数据集(X)和标签(y)作为训练数据来训练模型

clffit(X, y)

上述代码中，X是一个二维数组，每个元素都代表一个数据点的特征值，y是一个一维数组，每个元素都代表对应数据点的标签。通过将X和y作为训练数据，可以训练SVM模型并得到分类结果。

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