Il nodo SVM utilizza una Support Vector Machine per classificare i dati. SVM è particolarmente indicato per l'utilizzo con dataset di grandi dimensioni, cioè quelli con un elevato numero di campi predittore. È possibile utilizzare le impostazioni predefinite del nodo per produrre un modello di base in tempi relativamente rapidi, oppure utilizzare le impostazioni avanzate per sperimentare tipi diversi di modelli SVM.

Dopo che il modello è stato creato, è possibile:

• Sfogliare il nugget del modello per visualizzare l'importanza relativa dei campi di input nella creazione del modello.
• Accodare un nodo Tabella al nugget del modello per visualizzare l'output del modello.

Esempio. Un ricercatore medico ha ricevuto un dataset contenente le caratteristiche di numerosi campioni di cellule umane estratte da pazienti ritenuti a rischio di sviluppo di tumori. L'analisi dei dati originali ha dimostrato che molte caratteristiche erano sostanzialmente diverse a seconda dei campioni benigni o maligni. Il ricercatore desidera sviluppare un modello SVM che può utilizzare i valori di caratteristiche cellulari simili nei campioni di altri pazienti per fornire un'indicazione precoce della benignità o malignità di tali campioni.