支持向量机模型的缺陷：优缺点分析及应用场景

对于大规模数据集的处理能力比较差，需要大量的计算资源和时间。

对于多分类问题的处理能力有限，需要借助其他算法来解决。

对于数据集中噪声和异常值的敏感度较高，可能会导致模型的性能下降。

对于非线性可分的数据集，需要进行特征转换或者核函数的选择，这需要一定的领域知识和经验。

SVM模型的模型参数需要根据具体情况进行调整，这需要一定的经验和技巧。

SVM模型的可解释性较差，难以解释模型的预测结果。