Avec le noeud LSVM, vous pouvez utiliser une machine à vecteur de support linéaire pour classer les données. LSVM est particulièrement adapté aux ensembles de données volumineux - c'est-à-dire ceux contenant un grand nombre de champs prédicteurs. Vous pouvez utiliser les paramètres par défaut sur le noeud pour générer assez rapidement un modèle de base. Vous pouvez aussi utiliser les paramètres de génération pour tester les différents paramètres.

Le noeud LSVM est similaire au noeud SVM, mais il est linéaire et plus efficace pour gérer un grand nombre d'enregistrements.

Une fois le modèle créé, vous pouvez :

• parcourir le nugget du modèle pour afficher l'importance relative des champs d'entrée dans la création du modèle ;
• ajouter un noeud Table au nugget de modèle pour afficher la sortie du modèle.

Exemple. Un chercheur en médecine a obtenu un ensemble de données contenant les caractéristiques d'un certain nombre d'échantillons de cellules humaines supposées favoriser le développement du cancer. L'analyse des données originales indiquait que de nombreuses caractéristiques différaient considérablement entre les échantillons bénins et malins. Le chercheur souhaite développer un modèle LSVM capable d'utiliser les valeurs de caractéristiques de cellules similaires dans des échantillons d'autres patients pour savoir au plus tôt si leurs échantillons sont bénins ou malins.