Фирме необходимо классифицировать поведение пользователей как мошенническое или нормальное, используя две характеристики: возраст учетной записи (x) и месяц транзакции (y). Построенное распределение классов показывает, что классы не являются линейно разделимыми. Какая модель обеспечит НАИВЫСШУЮ точность классификации?

Поскольку классы не являются линейно разделимыми, линейные модели, такие как линейная SVM и однослойный перцептрон, не смогут достичь высокой точности, так как они ищут прямую линию для разделения данных. Дерево решений может справиться с нелинейными данными, но SVM с RBF-ядром специально разработан для эффективного преобразования нелинейно разделимых данных в более высокое измерение, где они становятся линейно разделимыми. Это позволяет SVM с RBF-ядром находить оптимальную гиперплоскость для разделения классов, что часто приводит к наивысшей точности в таких сценариях.