최대 마진 SVM
데이터 클래스 간의 경계(Margin)를 최대화하는 결정 평면을 찾는 서포트 벡터 머신 기법이다. 마진이 클수록 새로운 데이터에 대한 예측 오류가 줄어들기 때문에 모델의 일반화 능력을 극대화하는 데 매우 중요한 역할을 한다.