지원 벡터 머신 ( SVM ) 은 이용 될 수 있 는 분류기 의 일례 이 다 . SVM 은 가능 한 입력 들 의 공간 에서 초평면 ( hypersurface ) 을 발견 함 으로써 동작 하 며 , 초평면 은 비 트리 거링 이벤트 들 로부터 트리거 링 기준 들 을 분리 하 려고 시도 한다 . 직관 적 으로 , 이것 은 훈련 데이터 와 흡사 하 지만 동일 하 지 는 않 은 테스트 데이터 에 대해 분류 를 정확 하 게 한다 . 다른 유향 ( directed ) 및 무 향 ( undirected ) 모델 분류 접근 법 들 은 독립 적 인 상이 한 패턴 들 이 사용 될 수 있 는 경우 에 , 예 를 들 어 나이브 베이스 ( naive Bayes ) , 베이시 안 네트워크 , 판정 트리 , 신경망 , 퍼지 이론 모델 및 확률 분류 모델 을 포함 한다 . 본 명세서 에서 사용 되 는 바 와 같 은 분류 는 또한 우선 순위 의 모델 들 을 개발 하 는 데 사용 되 는 통계 회귀 를 포함 한다 .