Manufaa:
1. Inaweza kushughulikia data ya hali ya juu kwa ufanisi.
2. Fanya vizuri na ukubwa mdogo wa sampuli.
3. Inaweza kushughulikia data isiyoweza kutenganishwa kwa mstari kwa kutumia mbinu za kernel.
4. Kuwa na usuli dhabiti wa hisabati, ambao huzifanya zieleweke na rahisi kuziimba.
5. Huelekea kujumlisha vizuri kutokana na uwezo wao wa kupunguza hatari ya kimuundo.
6. Inaweza kugundua wauzaji kwa ufanisi.
Hasara:
1. SVM inaweza kuwa nyeti kwa uchaguzi wa kernel na hyperparameters, ambayo inahitaji ujuzi wa kitaalam.
2. Ni ghali kikokotoa, hasa kwa hifadhidata kubwa.
3. Huenda isifanye vyema katika matatizo ya uainishaji wa tabaka nyingi bila kutumia mbinu changamano zaidi, kama vile kernel moja dhidi ya zote au za tabaka nyingi.
4. Wanaweza kuathiriwa na data isiyo na usawa na inaweza kuhitaji mbinu za kuchakata data mapema.
5. Ufafanuzi wa SVM unaweza kuwa na changamoto kwani eneo la ukingo linaweza kuwa changamano.
Tarehe ya kuchapishwa: