如何知道数据是否可以归类为机器学习

Question

在分类问题中，我们可以调整软边距以使事情变得更容易。但是，在某些情况下，特别是在现实世界的数据收集中，由于引入了噪声，分类问题可能非常困难。在2D空间中，可以获得以下图表：

我们可以很容易地得出结论，这两类数据无法分类。但是，通常数据的特征可能很大，不能在2D或3D空间中绘制。我还尝试了TSNE来可视化分类数据。但由于TSNE使用KL进行训练，而SVM使用损失函数，我无法从下图中得到任何结果。

其中绿色为真阳性，蓝色为假阴性，黄色为假阳性，黑色为真阴性。

所以我的问题是：是否有一种科学方法可用于分析问题是否可归类？