Distancia máxima separable

La distancia máxima separable es un concepto utilizado en el aprendizaje automático para describir la capacidad de un algoritmo de clasificación para separar de manera efectiva dos clases en un espacio de características. Se refiere a la mayor distancia entre dos puntos de diferentes clases que pueden ser separados por un hiperplano.

En el contexto del algoritmo de Support Vector Machine (SVM), la distancia máxima separable se refiere a la distancia entre el hiperplano de separación y los puntos más cercanos de cada clase, conocidos como los vectores de soporte. Maximizar esta distancia ayuda a garantizar una mejor generalización del modelo y una mayor capacidad de clasificación en datos no vistos.

En resumen, la distancia máxima separable es importante para garantizar que un modelo de clasificación pueda separar de manera efectiva las clases en un espacio de características, lo que conduce a un mejor rendimiento en la clasificación de nuevos datos.

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