LSVM ノードで線形サポート・ベクター・マシンを使用して、データを分類することができます。 LSVM は、広範なデータセット、つまり多数の予測値フィールドがあるデータセットでの使用に特に適しています。 ノードにデフォルト設定を使用すると、基本的なモデルを比較的迅速に作成できます。あるいは、作成オプションを使用してさまざまな設定を試すこともできます。

LSVM ノードは SVM ノードに類似していますが、線形であり、多数のレコードを処理するのに優れています。

モデルを作成すると、以下の操作を実行できるようになります。

• モデル・ナゲットを参照して、モデルを構築する際に入力フィールドの相対重要度を表示します。
• テーブル・ノードをモデル・ナゲットに追加して、モデル出力を表示します。

例。 ある医学研究者が、ガン発症の危険性があると考えられる患者から採取した多くのヒト細胞サンプルの特性を含むデータセットを取得しています。 元のデータの分析では、良性と悪性のサンプルの間で、多数の特性が大きく異なることがわかりました。 この研究者は、他の患者から採取したサンプルの類似した細胞の特性の値を使用できる LSVM モデルを開発して、サンプルが良性または悪性かを早期に特定できるようにしたいと考えています。