識別的モデル
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識別的モデル(しきべつてきモデル、discriminative models)とは、条件付きモデル(じょうけんつきモデル、conditional models)とも呼ばれる、分類や回帰に使用されるロジスティックモデルの一種である。これらのモデルは、合格/不合格、勝ち/負け、生/死、健康/病気など、観測データに基づいて決定境界を設定する。
代表的な識別的モデルの例として、ロジスティック回帰(LR)、条件付き確率場(CRF)(無向グラフで指定される)や決定木などがある。一方、生成的モデルの代表例としては、単純ベイズ分類器、ガウス混合モデル(英語版)、変分オートエンコーダ、敵対的生成ネットワークなどがある。