統計的分類は、新しい観測データを既知のカテゴリの中から特定のカテゴリに分類するために使用される教師あり学習手法です。このプロセスには、トレーニング データ セットを使用して、観察データがその特性に基づいて属するカテゴリを予測できるモデルを構築することが含まれます。統計的分類では、通常、このタスクを達成するために統計モデル (ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシンなど) が使用されます。これらのモデルは、トレーニング データの特徴とクラス ラベル間の関係を学習し、新しいデータを分類するために使用されます。