\(C\) を動かして、マージンの広さと誤分類の許容度を体感しよう
SVM は 2 つのクラスのあいだにマージン（すき間の帯）が最大になる境界を引きます。帯のふち上や内側にある点がサポートベクターで、境界を決めているのはこれらの点だけです。\(C\) を小さくすると帯は広がり多少の誤分類を許し、大きくすると帯は狭まり誤分類を強く避けます。
小さい \(C\)：マージン広め・誤分類に寛容 ／ 大きい \(C\)：マージン狭め・誤分類に厳格（対数スケール）
ヒント：濃い帯がマージン、その中央の線が決定境界です。点はドラッグで動かせます。太い輪郭のサポートベクターを動かすと境界が動きますが、正しく分類された帯の外の点は、帯の外で動かす限り境界はほとんど変わりません。RBF カーネルに切り替えると、直線では分けられないデータも曲線で分けられます。