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第二の問題は、統計分類を一種の予測問題とみなし、以下のような形式の関数を予測することを目標とするものとみなす。
:<math>P({\rm class}|{\vec x}) = f\left(\vec x;\vec \theta\right)</math>
ここで、特徴ベクトル入力が <math>\vec x</math> であり、関数 <i>''f</i>'' は一般に <math>\vec \theta</math> の一部によってパラメータ化される。この問題の[[ベイズ推定]]的アプローチでは、唯一のパラメータベクトル <math>\vec \theta</math> を選ぶのではなく、考えられる全てのθの積分が結果となり、各θが訓練データ <i>''D</i>'' によって与えられる確率で重み付けされる。
:<math>P({\rm class}|{\vec x}) = \int f\left(\vec x;\vec \theta\right)P(\vec \theta|D) d\vec \theta</math>