B agaimana cara kerja Support Vector Machines (SVM) dalam menemukan hyperplane terbaik untuk kl asifikasi? Dengan m eminimalkan jumlah fitur yang digunakan. Dengan m enguran gi jumlah data pelatihan yang digunakan. Dengan me nguran gi akurasi model. Dengan m emaksimalk in jarak antara hyperplane dan data

** Dengan memaksimalkan jarak antara hyperplane dan data.

**Support Vector Machines (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuan utama dari SVM adalah menemukan hyperplane terbaik yang dapat memisahkan data dari dua kelas dengan margin maksimum. Dalam konteks ini, margin adalah jarak terdekat antara hyperplane dan data pelatihan.**Cara kerja SVM dalam menemukan hyperplane terbaik untuk klasifikasi:**1. **Mengubah Masalah:** SVM mengubah masalah klasifikasi menjadi masalah optimisasi. Yaitu, mencari hyperplane yang memaksimalkan margin antara dua kelas.2. **Fitur Transformasi:** Data fitur dapat diubah melalui transformasi linear atau non-linear untuk memudahkan pemisahan oleh hyperplane.3. **Pemilihan Hyperplane:** Dari semua hyperplane yang memenuhi syarat, SVM memilih yang memiliki margin terbesar. Margin ini dihitung sebagai jarak terdekat antara hyperplane dan data pelatihan.4. **Pemisahan Maximal:** Dengan memaksimalkan margin, SVM memastikan bahwa ada jarak yang cukup antara kelas-kelas yang berbeda, sehingga meningkatkan akurasi klasifikasi.**