Дан набор данных с двумя признаками (возраст аккаунта и месяц транзакции) для маркировки поведения как мошеннического или нормального. Какая из следующих моделей, скорее всего, достигнет наивысшего показателя recall для класса мошенничества?

Деревья решений (Decision trees) хорошо подходят для обнаружения мошенничества, поскольку они могут эффективно выявлять сложные нелинейные зависимости и взаимодействия между признаками, что часто встречается в данных о мошенничестве. Они способны создавать сложные правила, которые точно классифицируют редкие случаи мошенничества, что приводит к высокому показателю recall. Линейный SVM (Linear SVM) и перцептрон с сигмоидной активацией (Single perceptron with a sigmoid activation) являются линейными моделями, которые плохо справляются с нелинейными зависимостями, характерными для мошенничества. Классификатор наивного Байеса (Naive Bayes classifier) предполагает независимость признаков, что редко соответствует действительности в реальных данных о мошенничестве, и может не уловить сложные паттерны.