可辨識性

在 統計學中 ， 可辨識是一個能夠更爲準確推斷的模型必須滿足的屬性 。 一個模型是可辨識的 ， 如果它在理論上能通過無限的觀測結果學習到的真正該模型背後參數的真實值 。 在數學上 ， 這相當於說基於這些觀測結果的不同的參數值必須產生不同的概率分佈 。 通常情況下 ， 模型只是在某些情況下是可識別的 ， 這些情況的限定條件被稱爲識別條件 。 一個模型是不可識別的 ， 如果 ： 兩個或兩個以上的參數化是觀察等價的 。 在某些情況下 ， 即使一個模型是不可識別的 ， 它仍然可能學習到某些特定模型參數子集的真實值 。 在這種情況下 ， 我們稱該模型是部分地可識別的 。 在其他情況下 ， 模型可能可以學習到參數空間中一定有限區域的真的參數值 ， 在這種情況下 ， 該模型是集合可識別的 。 除了嚴格的理論探索模型的屬性 ， 當使用可識別性分析使用實驗數據集檢驗模型時 ， 可識別性可以在一個更寬泛的範圍內被提及 。