Korzystając z węzła LSVM, można użyć liniowego wektora obsługi do klasyfikowania danych. LSVM jest szczególnie odpowiedni do użytku z szerokimi zbiorami danych-czyli tymi, które mają dużą liczbę zmiennych predyktorów. Ustawienia domyślne można wykorzystać w węźle do relatywnie szybkiego wygenerowania modelu podstawowego. Można także użyć opcji budowania do eksperymentowania z różnymi ustawieniami.

Węzeł LSVM jest podobny do węzła SVM, ale ma charakterystykę liniową i lepiej radzi sobie z obsługą dużej liczby rekordów.

Po zbudowaniu modelu można wykonać następujące czynności:

• Przeglądać model użytkowy w celu wyświetlenia względnej ważności zmiennych wejściowych w budowie modelu.
• Dołączyć węzeł Tabela do modelu użytkowego w celu wyświetlenia wyników modelu.

Przykład. Pracownik naukowo-badawczy zgromadził zbiór danych zawierający charakterystykę pewnej liczby prób komórek ludzkich pobranych od pacjentów z podejrzeniem nowotworu. Jak wykazała analiza oryginalnych danych, wiele z charakterystyk próbek z nowotworem złośliwym różniło się istotnie od próbek z nowotworem niezłośliwym. Naukowiec chce opracować model LSVM wykorzystujący wartości podobnych cech komórek w próbkach od innych pacjentów w celu wstępnego określania, czy próbki zawierają nowotwór złośliwy, czy łagodny.