Węzeł SVM używa wektora obsługi do klasyfikowania danych. Algorytm SVM szczególnie dobrze nadaje się do użytku z obszernymi zbiorami danych, to jest, ze zbiorami o dużej liczbie zmiennych predykcyjnych. Można użyć ustawień domyślnych w węźle, aby utworzyć model podstawowy stosunkowo szybko, lub użyć ustawień Expert do eksperymentowania z różnymi typami modeli SVM.

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. Badacz chce opracować model SVM, który może wykorzystać wartości podobnych cech komórek w próbkach od innych pacjentów w celu wczesnego wskazania, czy ich próbki mogą być łagodne, czy złośliwe.