識別的モデル
上述のように、条件付きモデルは、条件付き確率分布をモデル化するものである。一方、従来の識別的モデルは、最適化のために最も類似した訓練済みサンプルに入力をマッピングすることに焦点を当てている。
識別的モデル(しきべつてきモデル、discriminative models)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、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)、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。