可辨识性 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 在其他情况下模型可能可以学习到参数空间中一定有限区域的真的参数值在这种情况下该模型是集合可识别的 除了严格的理论探索模型的属性当使用可识别性分析使用实验数据集检验模型时可识别性可以在一个更宽泛的范围内被提及