La regresión logística encuentra cualquier hiperplano de separación. SVM encuentra el mejor: el más alejado de ambas clases. Este "margen" hace que el modelo sea sólido: los nuevos puntos deben aterrizar lejos del conjunto de entrenamiento para que se clasifiquen erróneamente. Cuanto más amplio sea el margen, mejor será la generalización.