線性不可分離意思

線性不可分離（Linear Inseparability）是一個機器學習中的概念，特別是在討論迴歸（Regression）和分類（Classification）問題時會用到。當資料集無法使用線性分隔超平面（Linear Separating Hyperplane）來分離不同的類別時，我們稱這些資料是線性不可分離的。

在分類問題中，線性分隔超平面是一種決策 boundary，可以用來將資料點分成不同的類別。例如，在二元分類問題中，如果資料可以透過一個線性方程來分隔，那麼這些資料就是線性可分離的。但如果資料集中的點無法用線性方程來清晰分隔，那麼這些資料就是線性不可分離的。

在實務中，當資料集是線性不可分離的時，可以使用非線性分隔超平面（Non-linear Separating Hyperplane）來解決分類問題，或者使用機器學習模型來學習資料的非線性特徵。例如，支援向量機（Support Vector Machines, SVM）可以使用核函數（Kernel Functions）來將資料映射到高維空間中，從而在該空間中找到線性可分離的分隔超平面。

總結來說，線性不可分離指的是資料集無法用線性方程來清晰分隔成不同的類別。在這種情況下，通常需要使用非線性方法或模型來解決分類問題。