Avantajları:
1. Yüksek boyutlu verileri etkili bir şekilde işleyebilir.
2. Küçük bir numune boyutuyla iyi performans gösterin.
3. Çekirdek yöntemlerini kullanarak doğrusal olarak ayrılamayan verileri işleyebilir.
4. Açıklanabilir ve ayarlamayı kolaylaştıran güçlü bir matematik altyapısına sahip olun.
5. Yapısal riski en aza indirme yetenekleri nedeniyle iyi genelleme eğilimindedir.
6. Aykırı değerleri etkili bir şekilde tespit edebilir.
Dezavantajlar:
1. DVM'ler, uzman bilgisi gerektiren çekirdek ve hiperparametre seçimine duyarlı olabilir.
2. Özellikle büyük veri kümeleri için hesaplama açısından pahalıdırlar.
3. Bire karşı hepsi veya çok sınıflı çekirdek gibi daha karmaşık yöntemler kullanılmadan çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde iyi performans göstermeyebilir.
4. Dengesiz verilerden etkilenebilirler ve veri ön işleme teknikleri gerektirebilirler.
5. Kenar bölgesi karmaşık olabileceğinden SVM'lerin yorumlanması zor olabilir.
Yayın tarihi: