Qu'est-ce que svm ?

SVM (Support Vector Machine) est un algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour la classification et la régression. L'objectif du SVM est de trouver l'hyperplan qui sépare le mieux les différentes classes de données. Pour cela, il utilise une fonction de kernel qui permet de transformer les données dans un espace de plus grande dimension, où la séparation des classes devient plus facile.

Le SVM est un algorithme populaire en raison de sa capacité à traiter des ensembles de données de grande taille et complexes. Il est couramment utilisé pour des applications telles que la détection de fraude, la reconnaissance d'image, la prédiction de maladies, l'analyse de sentiment et la prédiction de prix de marché.

Cependant, le SVM a également des limites : il peut être sensible aux données mal étiquetées ou bruyantes et peut être lent pour de grands ensembles de données. Malgré cela, le SVM reste un algorithme populaire en apprentissage automatique en raison de ses performances élevées en termes de précision de classification et de capacité de généralisation.