使用python，根据模式识别相关的内容，构建线性的信用卡诈骗的识别模型和非线性的信用卡诈骗的识别模型，并且运用合适的指标分别对两个识别模型进行评价

好的，让我来回答你的问题。

首先，针对信用卡诈骗的识别问题，我们可以使用监督学习算法来构建模型。其中，线性模型可以使用逻辑回归算法，非线性模型可以使用支持向量机或决策树算法。

下面是一个简单的实现过程：

1. 数据预处理：读取信用卡交易数据，将数据分为训练集和测试集，对数据进行归一化处理。

2. 线性模型：使用逻辑回归算法，训练模型并对测试集进行预测。评价指标可以使用混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和 F1 值等。

3. 非线性模型：使用支持向量机或决策树算法，训练模型并对测试集进行预测。评价指标可以使用混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和 F1 值等。

4. 模型比较：比较两个模型的评价指标，选择更优的模型。

需要注意的是，具体模型的选择和参数调整需要根据具体数据情况和实验结果来进行调整。

希望这个简单的实现过程对你有帮助！