बेयस क्लासिफायरियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन की तुलना करें और इसके विपरीत करें।
बेयस क्लासिफायर (Bayes Classifier) एक मॉडल होता है जो विभिन्न विशेषताओं का उपयोग करता है जो एक कदम द्वारा वस्तुओं को श्रृंखलित करते हैं। यह आधारभूत रूप से दो वैशिष्ट्यों के आधार पर मॉडल बनाने में सक्षम है - पहले, संभावनाओं के बीच विवरण, और दूसरे, दो विभिन्न विशेषताओं में अंतर।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन (Logistic Regression) एक और विशिष्ट मॉडल होता है जो विभिन्न विशेषताओं का उपयोग करता है, जो संभवतः एक या अधिक वर्डन (जो आगे जांच के लिए उपयोग किया जाता है) की मौजूदगी से संबंधित होती है। इस मॉडल में, डेटाबेस में संभवतः एक इनपुट वर्न के होने के संभावनाओं पर ट्रेनिंग और टेस्टिंग किया जाता है।

अब, जबकि बेयस क्लासिफायर दो विभिन्न विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित होता है, लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक मुख्य विशेषता पर ध्यान केंद्रित होता है। इसलिए, यह दोनों मॉडल अलग-अलग उपयोगों के लिए बनाए गए हैं।

दूसरी ओर, एक विपरीत मॉडल से, बेयस क्लासिफायर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन का विपरीत नहीं हैं। क्योंकि यह दोनों विभिन्न अंतर-विशेषताओं का उपयोग करते हैं जो उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं, परिस्थितियों, और उद्देश्यों के आधार पर आधारित होते हैं। इसलिए, दोनों मॉडल अनुरूप होते हैं और दोनों के बीच तुलना नहीं की जा सकती है।