支持向量机（SVM）作为一种强大的分类算法，在文本分类领域展现出了卓越的性能。然而，SVM的性能很大程度上依赖于其超参数的选择，如惩罚参数C和核函数参数γ。本文将聚焦于SVM在文本分类中的超参数优化方法，通过详细分析不同优化策略对模型性能的影响，为实际应用提供理论指导。
SVM通过找到一个超平面来最大化两类样本之间的边距，从而进行分类。在文本分类中，特征向量通常由文本的TF-IDF值或其他词嵌入方法表示。SVM核函数的选择（如线性核、RBF核等）对模型性能至关重要。
超参数优化是提高SVM性能的关键步骤。以下介绍几种常见的优化方法：
网格搜索（Grid Search）是一种穷举搜索方法，通过遍历给定的参数组合来寻找最优解。结合交叉验证（Cross-Validation），可以更有效地评估模型性能，避免过拟合。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001]}
svc = SVC()
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, refit=True, verbose=2, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
随机搜索（Random Search）通过随机选择参数组合来寻找最优解，相比网格搜索更加高效，尤其当参数空间很大时。随机搜索还可以设置采样次数，以控制计算成本。
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import expon
param_dist = {'C': expon(scale=100), 'gamma': expon(scale=0.1)}
random_search = RandomizedSearchCV(svc, param_distributions=param_dist, n_iter=100, refit=True, verbose=2, cv=5, random_state=42)
random_search.fit(X_train, y_train)
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）利用概率模型（如高斯过程）来指导参数搜索，通过迭代更新模型来逼近全局最优解。贝叶斯优化通常比网格搜索和随机搜索更加高效。
from bayes_opt import BayesianOptimization
def objective_function(C, gamma):
clf = SVC(C=C, gamma=gamma)
clf.fit(X_train, y_train)
return -clf.score(X_test, y_test) # 注意这里取负值因为贝叶斯优化默认寻找最小值
pbo = BayesianOptimization(objective_function, {'C': (0.001, 100), 'gamma': (0.0001, 1)})
pbo.optimize(init_points=10, n_iter=20)
通过实验对比，发现不同的优化方法在不同数据集和参数空间下表现各异。网格搜索虽然能够找到全局最优解，但计算成本较高；随机搜索在参数空间较大时更加高效；贝叶斯优化则在迭代次数有限时表现出色。
支持向量机在文本分类中的性能依赖于超参数的有效优化。本文探讨了网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化三种方法，并通过实验分析了它们在不同场景下的适用性。在实际应用中，应根据具体需求和资源限制选择合适的优化策略。