调优参数以优化模型的训练和测试效果

在机器学习中，调整模型的参数是一项重要的任务，它可以帮助我们优化模型的性能。在本文中，我们将介绍如何使用scikit-learn库来调整参数，从而改善模型的训练和测试结果。

scikit-learn是一个功能强大的Python机器学习库，提供了丰富的工具来构建和训练机器学习模型。它还提供了一些方法和技术来调整模型的参数，以获得更好的性能。

在开始调整参数之前，我们首先需要选择一个合适的模型。在本文中，我们将以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为例来说明参数调优的过程。SVM是一种常用的监督学习算法，适用于分类和回归问题。

首先，让我们导入必要的库并加载数据集。在这个例子中，我们将使用scikit-learn自带的鸢尾花数据集。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
iris = datasets.