¿Qué es una máquina de vectores de soporte (SVM)?

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Una SVM traza el mayor hueco posible entre dos grupos, para que los puntos nuevos sean fáciles de clasificar correctamente.

Imagínalo así: Imagina canicas rojas y azules esparcidas sobre una mesa, y tienes que trazar una única línea para separarlas. No la trazarías justo al lado de las canicas rojas, ni justo al lado de las azules — la trazarías en medio, lo más lejos posible de los dos grupos. Eso da a las canicas nuevas la mejor oportunidad de caer en el lado correcto.

Ejemplos:

  • Clasificar dígitos escritos a mano (0 a 9)
  • Clasificar si un tumor parece benigno, a partir de datos de imagen médica

¿Entonces? Al mantener el mayor «margen de seguridad» posible entre los grupos, las SVM se equivocan menos con los casos nuevos y los limítrofes.