提高非線性可分支持向量機(jī)（SVM）模型表現(xiàn)的方法包括選擇合適的核函數(shù)和調(diào)整模型參數(shù)。以下是對各個選項(xiàng)的專業(yè)分析：

| 選項(xiàng) | 分析 |
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| A: 嘗試使用 RBF 核函數(shù) | RBF（徑向基函數(shù)）核是最常用的核函數(shù)之一，具有強(qiáng)大的非線性映射能力，適合處理復(fù)雜的非線性數(shù)據(jù)。這一選項(xiàng)可以顯著提高模型在處理非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)時的表現(xiàn)。|
| B: 嘗試使用多項(xiàng)式核函數(shù)，并且嘗試使用較大的 degree 值 | 多項(xiàng)式核函數(shù)可以捕捉非線性關(guān)系，通過調(diào)整 degree 參數(shù)，可以改變模型的復(fù)雜度。較大的 degree 可以提高模型的非線性擬合能力，但過大的 degree 可能導(dǎo)致過擬合，需要小心調(diào)整。|
| C: 嘗試增加 C 的值 | C 參數(shù)控制誤差項(xiàng)的懲罰程度。增大 C 的值會使 SVM 更加傾向于減少訓(xùn)練誤差，可能導(dǎo)致更大的模型復(fù)雜性和過擬合。在非線性可分情況下，適當(dāng)增大 C 可以提高模型的表現(xiàn)。但需注意，過大的 C 值可能導(dǎo)致對噪聲數(shù)據(jù)的過擬合。|
| D: 以上都對 | 綜合來看，在處理非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)時，使用合適的核函數(shù)（如 RBF 或多項(xiàng)式核）和適當(dāng)調(diào)整參數(shù)（如 C 值），都可以有效提高 SVM 的模型表現(xiàn)。因此，選項(xiàng) D 是正確答案。|

綜上，選項(xiàng) D 是正確的，因?yàn)樵谔幚韽?fù)雜非線性數(shù)據(jù)時，結(jié)合使用不同的核函數(shù)和調(diào)整參數(shù)是提高 SVM 表現(xiàn)的有效策略。選擇適合的數(shù)據(jù)集特征的核函數(shù)，同時在參數(shù)調(diào)優(yōu)過程中需要使用交叉驗(yàn)證等方法來避免過擬合。