В чем заключается преимущество представления SVM как вероятностной модели?

Возможно, имелись в виду вероятностные расширения SVM, но изначально SVM не предоставляет оценок вероятности. www.tutorialspoint.com

Некоторые преимущества SVM:

• Способность находить гиперплоскость, которая максимально разделяет разные классы данных. habr.com Это обеспечивает очень точную классификацию и особенно полезно при работе со сложными данными. habr.com
• Возможность обрабатывать данные с большим количеством шума и выбросов, что делает SVM устойчивым к сбоям. habr.com
• Возможность обрабатывать несбалансированные наборы данных, что часто встречается во многих реальных задачах классификации. habr.com
• Простота понимания, реализации и использования. habr.com На практике использование этого метода не требует углублённых знаний об оптимизации. habr.com