Список проголосовавших за комментарий "Как классификатор так себе — в оригинале заточен на бинарные задачи, соответственно неодходимо изголяться, если выходов больше двух. Более интересен в задачах регрессии, где преимуществом является меньший размер модели, в сравнении с большинством других методов. Однако фиттинг моделей с нелинейными ядрами довольно сложный и затратный, даже с эвристиками, ухудшающими показатели ошибки. Так что границы применимости весьма узкие особенно в срезе биржевой торговли."