분류기 ( classifier ) 는 입력 속성 벡터 ( input attribute vector ) x = ( x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , xn ) 을 , 입력 이 클래스 ( class ) 에 속할 신뢰도 ( confidence ) 에 매핑 하 는 함수 이 다 , 즉 f ( x ) = confidence ( class ) 이 다 . 이러 한 분류 는 사용 자 가 자동 으로 수행 되 기 를 원하 는 동작 을 예상 또는 추론 하 기 위해 확률 및 / 또는 통계 - 기반 분석 ( 예 를 들 어 , 분석 유틸리티 및 비용 을 고려 함 ) 을 이용 할 수 있 다 . 지원 벡터 기계 ( support vector machine , SVM ) 가 이용 될 수 있 는 분류기 ( classifier ) 의 일례 이 다 . SVM 은 가능 한 입력 들 의 공간 에서 초 곡면 ( hypersurface ) 을 찾 는 동작 을 하 며 , 이 초 곡면 은 트리거 링 기준 ( triggering criteria ) 을 비트리 거링 이벤트 ( non - triggering event ) 로부터 분리 시키 려고 한다 . 직관 적 으로 , 이렇게 함 으로써 분류 가 훈련 데이터 와 똑같 지 는 않 지만 그 에 가까운 테스트 데이터 에 정확 하 게 된다 . 다른 유향 ( directed ) 및 무 향 ( undirected ) 모델 분류 접근 방법 들 은 , 예 를 들 어 , NB ( naive Bayes ) , 베이지안 네트워크 , 결정 트리 , 신경망 , 퍼지 논리 모델 을 포함 하 고 , 서로 다른 독립성 패턴 들 을 제공 하 는 확률 적 분류 모델 이 이용 될 수 있 다 . 분류 는 , 본 명세서 에서 사용 되 는 바 와 같이 , 우선 순위 ( priority ) 모델 을 개발 하 는 데 이용 되 는 통계 적 회귀 ( statistical regression ) 도 포함 한다 .