怎么调节上述代码中svm的参数

调整 SVM 参数的方法有很多，其中一种常用的方法是网格搜索法(Grid Search)。这种方法是通过定义多组参数，然后分别使用这些参数训练 SVM 模型，再评估模型的性能，最终选取性能最优的一组参数。例如，你可以定义不同的 C 和 gamma 值，然后分别训练 SVM 模型，并使用交叉验证来评估每个模型的性能。

在 Python 中，可以使用 sklearn 库中的 GridSearchCV 函数来实现网格搜索。首先，需要定义一个参数字典，包含要搜索的参数名称和参数值列表。然后，使用 GridSearchCV 函数，将 SVM 模型和参数字典作为输入，训练 SVM 模型。最后，可以使用