我正在使用SVC模型进行分类，每次更改参数值（svc__gamma、svc__kernel和svc__C）时都会遇到不同的准确度结果，我阅读了Sklearn文档，但无法理解这些参数的含义，我有三个问题：
1.这些参数说明了什么？
1.它的效果怎么样每次我都能准确地改变它？
1.正确的参数值是什么？
精度的结果是0.70，但是当我删除svc_gamma和svc__C时，结果增加到0.76。

pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(),
                             SVC())
param_grid = {'svc__kernel': ['rbf', 'linear', 'poly'],
                     'svc__gamma': [0.1, 1, 10, 100],
                     'svc__C': [0.1, 1, 10, 100]}

svc_model = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=3)
svc_model.fit(X_train, Y_train)

prediction = svc_model.predict(X_test)
print(f"Accuracy score is {accuracy_score(Y_test, prediction):.2f}")
print(classification_report(Y_test, prediction))