求教：SVC类没有fit()方法和score()方法，该怎么办？？？

Question

这里是SVC类

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问题：请问SVC类中的参数C和gamma分别代表什么意义？如何调节这两个参数？ 回答： 在SVC类中，参数C是惩罚项的参数，用于控制分类器的平滑度。C值越大，分类器越尝试拟合训练数据，可能会产生过拟合；C值越小，分类器越注重使分类误差最小化，可能会产生欠拟合。 参数gamma是RBF核函数的参数，用于控制决策边界的复杂度。gamma值越大，决策边界越复杂，模型越倾向于过拟合；gamma值越小，决策边界越简单，模型越倾向于欠拟合。 调节这两个参数可以通过交叉验证的方式进行。一般可以采用GridSearchCV等方法来搜索最优的C和gamma组合。 代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 定义参数空间
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10]}
# 创建SVC模型
svc = SVC()
# 使用GridSearchCV搜索最优参数组合
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最优参数组合
print("Best parameters:", grid_search.best_params_)