Wyjaśnij, jak użyć klasyfikatora SVM do klasyfikowania danych.
Maszyny wektorów nośnych (SVM) to algorytmy uczenia maszynowego nadzorowanego, stosowane w zadaniach klasyfikacji. Aby użyć klasyfikatora SVM, zbiór danych jest najpierw dzielony na zbiory treningowy i testowy. Dane treningowe są następnie wykorzystywane do budowy modelu poprzez znalezienie hiperpłaszczyzn, które oddzielają różne klasy. Ostatecznie, model jest testowany na danych testowych, aby ocenić jego dokładność.