SVM應用廣泛，如醫學中的腫瘤診斷和金融領域中的信用卡欺詐檢測。在實驗中，使用SVM進行圖像分類等任務時需要考慮很多因素，如核函數的選擇和參數的調整。通過不斷的實驗和調整，可以達到更好的分類效果。
雖然SVM在實驗中表現出了良好的分類能力，但也存在壹些不足，比如對大數據集的訓練要求較高，數據量較大時計算時間較長。因此，在實驗中使用SVM時，需要綜合考慮模型的性能和效率。在不同的實驗場景下，也可以嘗試其他分類算法來解決分類問題。