支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归分析的机器学习算法。通常情况下，当数据集具有以下特点时，使用SVM模型效果较好：
数据集维度较高：SVM在高维空间中的表现优异，可以更好地处理多维数据集。
数据集中存在少量的异常值：SVM对于异常值比较鲁棒，不容易受到影响。
数据集中样本数量较少：SVM在样本数量较少的情况下，可以提供较高的准确性。
数据集中存在非线性分割的情况：通过核函数的使用，SVM可以很好地解决非线性分类问题。
除此之外，SVM还具有以下优点：
准确性高：SVM是一种基于结构风险最小化的模型，可以提供较高准确度的分类结果。
可解释性强：SVM模型参数的物理意义比较清晰，可以有效地解释分类结果。
泛化性能好：SVM可以在未知的样本数据上取得较好的分类效果。
当然，SVM模型也存在缺点，如训练时间较长、对缺失数据比较敏感等。因此，在使用SVM模型前，应该充分考虑数据集的特点，并结合实际情况进行选择。