Python 编写尝试不同度值的循环并使用ply核训练SVM

我试图编写一个循环，尝试不同的度值，同时使用digits数据集在python中使用poly内核训练SVM。我还希望度的每一个值都有一个精度，并在x轴上绘制度图，在y轴上绘制测试精度图

这是我到目前为止所拥有的…实际上什么都没有，但我不知道从哪里开始。提前谢谢

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

# Create the features matrix
X = digits.data

# Create the target vector
y = digits.target

# Create training and test sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, 
                                                    y, 
                                                    test_size=0.25, 
                                                    random_state=1)


from sklearn.svm import SVC
    classifierObj1 = SVC(kernel='poly', degree=3)
    classifierObj1.fit(X_train, y_train)
    y_pred = classifierObj1.predict(X_test)

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看看这篇文章的底部：谢谢，这是非常有用的。我在思考循环部分时遇到了问题。如何编写一个循环，在poly（或任何）内核中尝试不同的值？