使用RandomizedSearchCV优化SVM模型参数并进行可视化

使用RandomizedSearchCV优化SVM模型参数并进行可视化

在机器学习中，选择最优的模型参数对于模型的性能至关重要。在支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型中，参数的选择可以对模型的准确性和泛化能力产生显著影响。为了找到最优的SVM参数组合，我们可以使用RandomizedSearchCV进行参数优化，并通过可视化来评估不同参数组合的性能。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在本例中，我们将使用scikit-learn库中的SVM模型和RandomizedSearchCV类，以及一个虚拟的数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection