Ventajas:
1. Puede manejar datos de alta dimensión con eficacia.
2. Desempeñarse bien con un tamaño de muestra pequeño.
3. Puede manejar datos separables no linealmente usando métodos kernel.
4. Tener una base matemática sólida, lo que los hace explicables y fáciles de ajustar.
5. Tienden a generalizar bien debido a su capacidad para minimizar el riesgo estructural.
6. Puede detectar valores atípicos de manera efectiva.
Desventajas:
1. Las SVM pueden ser sensibles a la elección del kernel y los hiperparámetros, que requieren conocimientos expertos.
2. Son computacionalmente costosos, especialmente para grandes conjuntos de datos.
3. Es posible que no funcione bien en problemas de clasificación de clases múltiples sin usar métodos más complejos, como kernel de uno contra todos o de clases múltiples.
4. Pueden verse afectados por datos desequilibrados y pueden requerir técnicas de preprocesamiento de datos.
5. La interpretación de las SVM puede ser un desafío ya que la región del margen puede ser compleja.
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