SVM ノードは、サポート・ベクター・マシンを使用してデータを分類します。 SVM は、特に広範なデータセット、つまり多くの予測値フィールドを持つデータセットを使用する場合に適しています。 ノードにデフォルト設定を使用して比較的迅速に基本的なモデルを作成できます。またはエキスパート設定を使用して、異なるタイプの SVM モデルを試すことができます。

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 SVM 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。