Der SCM-Knoten verwendet eine Support Vector Machine zum Klassifizieren von Daten. SCM eignet sich insbesondere für umfangreiche Datasets, also solche mit einer großen Anzahl an Prädiktorfeldern. Mit den Standardeinstellungen im Knoten können Sie in relativ kurzer Zeit ein Grundmodell erstellen. Alternativ können Sie mithilfe der Einstellungen unter "Experten" mit verschiedenen Typen von SVM-Modellen experimentieren.

Nachdem das Modell erstellt wurde, können Sie Folgendes ausführen:

• Durchsuchen des Modellnuggets zur Anzeige der relativen Bedeutsamkeit der Eingabefelder bei der Erstellung des Modells.
• Anfügen eines Tabellenknotens zum Modellnugget zur Anzeige der Modellausgabe.

Beispiel. Ein medizinischer Forscher hat ein Dataset mit den Eigenschaften einer Reihe von Stichproben menschlicher Zellen erstellt, die von Patienten stammen, bei denen ein Krebsrisiko angenommen wurde. Die Analyse der ursprünglichen Daten ergab, dass bei vielen der Eigenschaften deutliche Unterschiede zwischen den gutartigen und den bösartigen Proben bestehen. Der Forscher möchte ein SVM-Modell entwickeln, das die Werte ähnlicher Zelleneigenschaften in Proben von anderen Patienten verwenden kann, um eine Frühindikation dafür abzugeben, ob die Proben vermutlich gutartig oder bösartig sind.