SVM : pas seulement une limite : une marge maximale

La régression logistique trouve tout hyperplan séparateur. SVM trouve la meilleure – celle la plus éloignée des deux classes. Cette « marge » rend le modèle robuste : les nouveaux points doivent atterrir loin de l'ensemble d'entraînement pour être mal classés. Plus la marge est large, meilleure est la généralisation.

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