Avantaje:
1. Poate gestiona datele cu dimensiuni mari în mod eficient.
2. Funcționează bine cu o dimensiune mică a eșantionului.
3. Poate gestiona date neliniar separabile folosind metode kernel.
4. Să aibă un fundal matematic puternic, ceea ce le face explicabile și ușor de reglat.
5. Tind să se generalizeze bine datorită capacității lor de a minimiza riscul structural.
6. Poate detecta valorile aberante în mod eficient.
Dezavantaje:
1. SVM-urile pot fi sensibile la alegerea nucleului și a hiperparametrilor, care necesită cunoștințe de specialitate.
2. Sunt costisitoare din punct de vedere computațional, în special pentru seturi mari de date.
3. Poate să nu funcționeze bine în problemele de clasificare cu mai multe clase fără a utiliza metode mai complexe, cum ar fi nucleul one-vs-all sau multi-clasă.
4. Ele pot fi afectate de date dezechilibrate și pot necesita tehnici de preprocesare a datelor.
5. Interpretarea SVM-urilor poate fi o provocare, deoarece regiunea marginii poate fi complexă.
Data publicării: