↑: [[G検定に関する知識]] - [[SVM]]において一部の誤分類・マージン内侵入を許容する設定 - スラック変数でペナルティを設定；マージン最大化とペナルティのバランスをとる - 現実のノイズが混ざったデータに対応できる実用的な手法 - ハイパーパラメータCで許容度を調整（C大 → ハードマージンに近づく） - cf. [[ハードマージン]]（誤差なし） - 線形分離不可能なデータにも**カーネルトリックなしで**適用可能。カーネルは非線形境界のための独立した拡張であり、ソフトマージンの使用条件ではない ← ひっかけ - 目的関数＝マージン最大化項＋C×スラック変数の総和。**C大**→誤分類を強く罰しマージン狭・訓練精度優先・過学習リスク / **C小**→マージン広・汎化重視