Hyperplane Margin (Margen del Hiperplano)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, específicamente en los clasificadores lineales como las máquinas de soporte vectorial (SVM), el margen se refiere a la distancia más corta entre el hiperplano de decisión y cualquier punto de las clases de datos.

Este margen es crucial, ya que busca maximizar la separación entre las distintas clases para mejorar la capacidad de generalización del modelo.

Un margen amplio generalmente indica un modelo más sencillo y menos propenso al sobreajuste, mientras que un margen demasiado estrecho puede generar problemas de generalización al ajustarse excesivamente a los datos de entrenamiento.

El hiperplano óptimo es aquel que maximiza este margen, logrando un equilibrio entre la precisión y la complejidad del modelo.

Los puntos de datos más cercanos al hiperplano, denominados vectores de soporte, son esenciales para definir tanto el hiperplano como el margen.