您可以将它们可视化为热图。

例如，您可以将C值用作行，将gamma值用作列，并且热图数组中每个元素的颜色强度将对应于mean_test_score.

要实现这一点，您首先需要创建一个pandas.DataFrame这样的：

$$\begin{array}{c | c c c} & C & gamma & mean\_test\_score \\ \hline 1 & 0.1 & 0.001 & 0.798 \\ 2 & 1 & 0.001 & 0.813 \\ 3 & 1 & 0.01 & 0.801 \\ 4 & 10 & 0.001 & 0.787 \\ \end{array}$$

为此，您需要将每次运行存储在不同的行中，其中将包含所有必要的超参数和结果。然后，您需要制作一个数据透视表，C用作行、gamma列和mean_test_score值。

pivot = pd.pivot_table(df, values=df['mean_test_score'])

这个枢轴将是形成热图的数组。现在您应该选择您的美学参数（例如颜色图）并继续制作热图。

sns.heatmap(pivot) # plus any other aesthetic parameters you wish