Utilizzando SVM come classificatore binario, l'etichetta per un punto dati è stata scelta per consenso?

Sto imparando Support Vector Machines e non riesco a capire come viene scelta un'etichetta di classe per un punto dati in un classificatore binario. È scelto per consenso rispetto alla classificazione in ciascuna dimensione dell'iperpiano di separazione?

Il termine consenso , per quanto mi riguarda, è usato piuttosto per i casi in cui hai più di una fonte di metrica / misura / scelta da cui prendere una decisione. E, per scegliere un possibile risultato, esegui una valutazione / consenso medi sui valori disponibili.

Questo non è il caso di SVM. L'algoritmo si basa su un'ottimizzazione quadratica , che massimizza la distanza dai documenti più vicini di due classi diverse, utilizzando un iperpiano per effettuare la divisione.

Quindi, l'unico consenso qui è l'iperpiano risultante, calcolato dai documenti più vicini di ogni classe. In altre parole, le classi vengono attribuite a ciascun punto calcolando la distanza dal punto all'iperpiano derivato. Se la distanza è positiva, appartiene a una certa classe, altrimenti appartiene all'altra.