ハードロー

ハードロー（ハードマージン）とは、サポートベクターマシンにおいて、マージン内にデータ点が入ることを一切許容しない厳格な分類手法です。線形分離可能なデータに対してのみ適用が可能です。

この手法では、クラス間の境界を最大化するように決定境界を引きますが、ノイズや外れ値に非常に弱く、少しの誤差で分類が破綻するリスクがあります。そのため、現実のデータにはあまり適しません。

ソフトマージンとの違いが重要です。ソフトマージンはマージン内にデータ点が入ることを一定のペナルティ付きで許容します。G検定では、ハードマージンが完全な分離を求めるのに対し、ソフトマージンは現実のノイズに対応できる点を押さえる必要があります。