机器学习实战：SVM模型调参指南 📊

1. SVM参数调优核心概念

支持向量机（SVM）的性能高度依赖参数设置，关键参数包括：

• C：正则化参数（控制分类器的泛化能力）
• gamma：核函数系数（影响决策边界灵活性）
• kernel：核函数类型（如linear/rbf/poly）

📌 提示：参数调优是提升模型精度的关键步骤，建议结合业务场景选择合适策略

2. 常用调参方法

2.1 手动调参

通过经验调整参数值，适合简单场景

from sklearn.svm import SVC
model = SVC(C=1.0, gamma='scale')

2.2 自动调参工具

• 网格搜索：系统化尝试参数组合

  from sklearn.model_selection import GridSearchCV
  param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1]}
  grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
  

• 随机搜索：更高效地探索参数空间

  from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
  random_search = RandomizedSearchCV(SVC(), param_distributions=param_grid, n_iter=10)
  

3. 调参实战案例

案例：鸢尾花数据集优化

使用官方教程基础代码框架，通过以下步骤进行调优：

1. 加载数据集
2. 划分训练/测试集
3. 定义参数网格
4. 执行交叉验证
5. 评估最优参数效果

4. 高级技巧

• 参数交互作用：C与gamma的协同效应
• 早停机制：在交叉验证中设置迭代上限
• 可视化分析：使用决策边界可视化工具观察参数变化

🚀 小贴士：调参时建议从默认参数开始，逐步细化搜索范围

5. 常见问题排查

欲了解更多关于SVM的理论基础，可参考支持向量机原理详解