Mô hình phân biệt (tiếng Anh: discriminative model, conditional model) là lớp các mô hình logistic dùng cho phân loại bằng thống kê hay hồi quy.[1] Chúng phân biệt ranh giới quyết định thông qua dữ liệu quan sát được, chẳng hạn như đạt/không đạt, thắng/thua, sống/chết hoặc khỏe mạnh/bệnh tật.Các mô hình phân biệt điển hình bao gồm hồi quy logistic (LR), k {\displaystyle k} hàng xóm gần nhất, SVM, các trường điều kiện ngẫu nhiên (CRF) (được chỉ định trên một biểu đồ vô hướng), cây quyết định, và nhiều thứ khác. Có một loại mô hình khác, đó là mô hình sinh (generative models). Các cách tiếp cận mô hình tạo sinh điển hình bao gồm các phân lớp Naive Bayes, các mô hình hỗn hợp Gauss, bộ mã hóa biến phân (variational autoencoders) và nhiều cái khác.