优点：
1. 可以有效处理高维数据。
2. 小样本表现良好。
3. 可以使用核方法处理非线性可分数据。
4. 有很强的数学背景，这使得它们易于解释和调整。
5. 由于具有最小化结构风险的能力，因此倾向于很好地概括。
6. 可以有效检测异常值。
缺点：
1. SVM 对内核和超参数的选择敏感，需要专业知识。
2. 它们的计算成本很高，尤其是对于大型数据集。
3. 如果不使用更复杂的方法，例如 one-vs-all 或 multi-class kernel，在多类分类问题中可能表现不佳。
4. 它们可能受到不平衡数据的影响，可能需要数据预处理技术。
5. SVM 的解释可能具有挑战性，因为边缘区域可能很复杂。
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