Modifikasi untuk Soft Margin dalam SVM adalah teknik yang memungkinkan model untuk menangani data yang tidak sepenuhnya linier terpisah (tidak ada hyperplane yang dapat memisahkan sempurna kedua kelas). Soft Margin memperkenalkan toleransi terhadap kesalahan klasifikasi (margin yang dapat ditembus), yang memungkinkan SVM untuk lebih fleksibel dalam menangani data yang mungkin tidak sepenuhnya terpisah. Diskusikan bagaimana Soft Margin memungkinkan SVM untuk menangani data yang tidak sepenuhnya linier terpisah