Uma margem mais ampla geralmente indica um melhor desempenho na classificação, pois sugere que o modelo tem uma separação mais clara entre as classes.

O hiperplano ilustrado na figura é caracterizado por um plano, pois estão sendo considerados dois recursos de entrada x₁ e x₂.

Uma escolha razoável como melhor hiperplano é aquele que representa a menor separação ou margem entre as duas classes.

O hiperplano de margem suave separa perfeitamente os pontos de diferentes classes, sem erros de classificação e com uma margem fixa.