本文共 980 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

大家都知道，SVM在调参合适的情况下可以表现出很好的分类效果，但其参数较多，尤其是在这里提到的几个重要参数C、gamma和kernel的选择上，调整对模型的表现会有显著影响。一些人对SVM的调参过程做了详细的解释，而对于SKLearn来说，可以采用GridSearchCV来自动化地进行参数搜索，有朋友对它的使用方法进行了详细的介绍。

网友提到，在使用GridSearchCV进行SVM调参时，主要需要重点关注kernel、C和gamma这三个参数的选择。在提供的代码示例中，可以看到如何通过GridSearchCV对这些参数进行自动搜索。该代码示例适用于分类任务中使用SVM的场景。

在使用GridSearchCV时，可以指定多个候选值进行搜索，例如kernel的候选值可以是线性或rbf两种，C的候选值可以选择1、2、4等，gamma的候选值可以选择0.125、0.25等。需要注意的是，这些参数的选择会对最终模型的性能产生重要影响。

关于scoring参数，在GridSearchCV中可以指定不同的评分函数。在分类任务中常用的评分函数包括accuracy、average_precision、f1、f1_micro等。例如，'f1'评分函数适用于二分类任务，可以综合考虑准确率、召回率和调整率的平均值。

以下是我们提供的一个最简单的示例代码：

from sklearn import svmfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVsvr = svm.SVC()parameters = {    'kernel': ['linear', 'rbf'],    'C': [1, 2, 4],    'gamma': [0.125, 0.25, 0.5, 1, 2, 4]}clf = GridSearchCV(svr, parameters, scoring='f1')clf.fit(X, y)print('The parameters of the best model are: ')print(clf.best_params_)

在使用GridSearchCV时，可以灵活地选择搜索的参数范围，并通过scoring参数指定评分函数。此外，'f1'评分函数可以有效地衡量分类模型的综合性能。