Финансовой компании необходимо помечать каждую транзакцию по кредитной карте как потенциально мошенническую или немошенническую. Какой тип модели машинного обучения подходит для этого требования?

Бинарная классификация подходит, потому что задача состоит в том, чтобы отнести каждую транзакцию к одной из двух взаимоисключающих категорий: "мошенническая" или "немошенническая". Это классический пример бинарного выбора. Регрессия используется для предсказания непрерывных значений (например, суммы мошенничества), а не категорий. Диффузия — это тип генеративной модели, не предназначенный для классификации. Многоклассовая классификация применяется, когда существует более двух возможных категорий (например, "мошенничество", "ошибка", "нормальная транзакция"), что не соответствует данному сценарию.