​​判别模型是以条件概率P(y|x)为核心，直接对输入变量x与输出变量y的关系进行建模的一类算法，广泛应用于分类和回归任务，代表方法包括线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）等。​​

判别模型通过构建条件概率分布预测y值，常见类型有：

1. ​​线性判别分析（LDA）​​：将高维数据投影至低维空间，通过最大化类间距离与最小化类内距离实现分类，典型应用包括财务危机预警模型Z-score及其改进版Zeta模型。
2. ​​支持向量机（SVM）​​：基于统计学习理论，寻找最优分类超平面，通过核函数处理非线性问题，适用于复杂场景如图像识别、文本分类。
3. ​​逻辑回归（Logistic Regression）​​：采用Sigmoid函数将线性回归结果映射至概率值，常用于二分类问题，如医疗诊断中的患病风险预测。
4. ​​朴素贝叶斯（Naive Bayes）​​：假设特征独立性，基于贝叶斯定理计算概率分布，以高效计算和低资源需求见长，典型场景包括垃圾邮件过滤和推荐系统。
5. ​​神经网络（Neural Network）​​：通过多层非线性变换拟合复杂关系，尤其擅长处理大规模数据，如自动驾驶中的环境感知模型。

判别模型以监督学习为核心，在精确性和易用性上表现突出，但需注意其对特征独立性的假设可能限制适用场景。选择模型时需结合数据特性与任务目标，必要时结合生成模型互补优势。