机器学习：网格搜索与支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。网格搜索（Grid Search）是一种超参数优化的方法，可以帮助我们选择最佳的模型参数。本文将介绍网格搜索的原理和如何在SVM中应用网格搜索来优化模型性能。

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，常用于二分类问题。其基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，可以将不同类别的样本分开。SVM不仅可以处理线性可分的数据，还可以通过核技巧处理非线性可分的数据。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本文中，我们将使用Scikit-learn库中的SVM模型和GridSearchCV类来实现网格搜索。

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 导入数据集
iris = datasets