在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类与回归工具。而在Python的scikit-learn库中，SVM的参数调整显得尤为重要。🎯
首先，了解关键参数是第一步。常见的参数如`C`（正则化参数）、`kernel`（核函数类型）和`gamma`（核系数）至关重要。✨
- `C`值越大，模型对错误分类的容忍度越低，容易过拟合；反之，则可能欠拟合。
- 核函数的选择决定了数据映射到高维空间的方式，常用有线性、多项式、RBF等。
- `gamma`影响非线性特征的影响力范围，需谨慎调节。
其次，使用网格搜索（GridSearchCV）或随机搜索优化参数组合。🔍
通过交叉验证评估不同参数组合的效果，找到最优解。💪
最后，别忘了数据预处理！标准化或归一化输入数据能显著提升模型性能。>Data<
掌握这些技巧，让你的SVM模型更强大！🚀
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