libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用，这些工具可以帮助我们选择更好的参数，减少自己参数选优带来的烦扰。
所需工具：libsvm、gnuplot
本机环境：Windows7(64 bit) ,Python3.5
1、相关程序的下载和安装：
1.1、下载libsvm，我用的是libsvm-3.18.zip，下载后直接解压到任意位置，我解压到C:\libsvm-3.18下。
1.2、下载python，我下的是python-3.5.msi，双击该文件安装到默认位置，我安装到C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35下。将该路径添加到系统环境变量中。
1.3、下载gunplot，我下的是gp460-win32-setup.exe，双击该文件安装到默认位置，我安装到C:\Program Files\gnuplot下。
2、grid.py使用
文件grid.py是对C-SVC的参数c和γ(gamma)做优选的，原理也是网络遍历，假设我们要对目录C:\libsvm-3.18\tool下的样本文件heart_scale做优选，其具体用法为：
第一步：打开C:\libsvm-3.18下的tools文件夹，找到grid.py文件。用python打开（不能双击，而要右键选择“Edit with IDLE” 或者先打开IDLE，再添加进去），修改self.svmtrain_pathname和self.gnuplot_pathname的路径。
（修改文件时要注意，要修改else下的self.svmtrain_pathname和self.gnuplot_pathname，而不是if not is win32）
第二步：运行cmd，进入dos环境，定位到C:\libsvm-3.18\tools文件夹，这里是放置grid.py的地方。
比如你的grid.py位置在“E:\SVM_Reg\grid.py”，在cmd首先输入e:，然后输入cd E:\SVM_Reg就能定位到该目录了。
第三步：输入以下命令：
python grid.py trainData.txt
其中，trainData.txt为已创建好的训练数据，并且grid.py文件与txt文件位于同一目录下面。格式如下图
第一个数字为分类标签，后面的1：为特征索引，小数位特征值。
命令行中搜索结果如下：
注：该工具只是对训练数据做参数寻优，所得到的参数并不保证测试数据以及实际使用时候的情况是最优的。