参数优化过程中所用数据应该用训练集 （占所有数据的一部分），如果用所有数据会导致模型评估的所有结果都偏高，因为这些评估都涉及测试集，如果用所有数据进行训练，导致测试集预测结果大部分都正确，所以准确率，auc等都偏高
机器学习参数优化数据改用所有数据还是训练集
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sklearn中的支持向量机SVC
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sklearn.svm.SVC — scikit-learn 1.0.2 documentationhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC该方法是基于libsvm（支持向量机库）实现的
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官网：
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