Линейная сепарабельность – это свойство, позволяющее разделять классы в многомерном пространстве признаков с помощью одной линейной границы. В машинном обучении это ключевой аспект классификационных задач, при котором возможно провести гиперплоскость, полностью отделяющую разные группы без пересечений.