在统计学中，可辨识是一个能够更为准确推断的模型必须满足的属性。 一个模型是可辨识的，如果它在理论上能通过无限的观测结果学习到的真正该模型背后参数的真实值。 在数学上，这相当于说基于这些观测结果的不同的参数值必须产生不同的概率分布。 通常情况下，模型只是在某些情况下是可识别的，这些情况的限定条件被称为识别条件。一个模型是不可识别的，如果：两个或两个以上的参数化是观察等价的。 在某些情况下，即使一个模型是不可识别的，它仍然可能学习到某些特定模型参数子集的真实值。 在这种情况下，我们称该模型是部分地可识别的