一个团队将仅使用两个特征（账户年龄和交易月份）构建一个二元欺诈检测器。类别分布（如图所示）表明存在一定的可分离性。哪种模型可能实现最高的准确率？

正确答案是带有非线性核的支持向量机（SVM）。由于数据点在二维空间中呈现出一定的可分离性，但可能不是线性可分的，因此非线性核SVM能够通过将数据映射到更高维空间来找到一个最佳的非线性决策边界。逻辑回归和单层感知器（带有tanh激活）本质上是线性分类器，无法有效处理非线性可分的数据。LSTM网络主要用于序列数据，不适用于仅有两个非序列特征的欺诈检测问题。