Support Vector Machines y sistemas no lineales

Hola Julio, espero que estés muy bien.

No logre con que quieres decir con este post. Pero,SVC significa "Support Vector Machine" y es un algoritmo de aprendizaje automático utilizado en problemas de clasificación. Aunque la SVM puede ser utilizada para ajustar una función no lineal a los datos, esto no significa que se pueda obtener una ecuación de la curva descripta por la gráfica.

En una SVM, lo que se busca es encontrar un hiperplano que divida los datos en dos clases, y este hiperplano se define por un vector de pesos y un sesgo. Si los datos son linealmente separables, se puede obtener una ecuación lineal que describa la posición del hiperplano en el espacio de características. Sin embargo, si los datos no son linealmente separables, se utiliza una función kernel para mapear los datos a un espacio de mayor dimensión en el que sí sean separables.

Por lo tanto, aunque la SVM puede ser utilizada para modelar relaciones no lineales entre los datos, no se puede obtener una ecuación simple para describir la curva que separa las clases. En su lugar, la SVM proporciona una función de decisión que utiliza un conjunto de vectores de soporte para clasificar nuevos datos según el lado del hiperplano en el que caigan.

Un saludo.

Muchas gracias Ingrid. Muy clara tu respuesta.