在案例12中我们采用SVM来做分类预测,达到了较满意的结果,但用SVM做分类预测时需要调节相关的参数(主要是惩罚参数c和核函数参数g)才能得到比较理想的预测分类准确率,那么SVM的参数该如何选取呢?有没有最佳的参数呢?采用crossvalidation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用crossvalidation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效.