想判断数据是不是线性可分，简单说就是画图看能不能画一条线把两类数据分开。比如两类数据像两个堆，中间能拉条直线不碰着任何点，那就是线性可分。要是数据点挤在一起，或者像散点团，拉线肯定得穿过去，那就不是线性可分。用算法算的话，比如支持向量机，如果训练准确率九十五以上，说明数据能被超平面分开了。

为啥是这个答案呢？因为线性可分的数据就像排队坐公交车，两类人能靠中间站分开坐。比如拿手写数字数据，0和1如果画在二维图上，0都在左边圆圈里，1都在右边圆圈里，中间空着，这时候用线性分类器就能100%分对。但要是数据点像0和8混在一起，中间有重叠，这时候拉线肯定得穿过数据点，分类器就分不清了。有研究说，当两类数据的标准差差三倍以上，线性可分概率超过80%。要是数据点像散点团，准确率就掉到三十多，这时候得用SVM这种能拐弯的分类器了。