Vantagens:
1. Pode lidar com dados de alta dimensão de forma eficaz.
2. Tenha um bom desempenho com um tamanho de amostra pequeno.
3. Pode lidar com dados não linearmente separáveis usando métodos do kernel.
4. Ter uma sólida base matemática, o que os torna explicáveis e fáceis de afinar.
5. Tendem a generalizar bem devido à sua capacidade de minimizar o risco estrutural.
6. Pode detectar outliers de forma eficaz.
Desvantagens:
1. SVMs podem ser sensíveis à escolha de kernel e hiperparâmetros, que requerem conhecimento especializado.
2. Eles são computacionalmente caros, especialmente para grandes conjuntos de dados.
3. Pode não funcionar bem em problemas de classificação multiclasse sem o uso de métodos mais complexos, como kernel um contra todos ou multiclasse.
4. Eles podem ser afetados por dados desequilibrados e podem exigir técnicas de pré-processamento de dados.
5. A interpretação de SVMs pode ser desafiadora, pois a região de margem pode ser complexa.
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