分类器是一种特定类型的模型，其输出变量是离散的，通常是标称的。正如其他人指出的那样，术语很松散。

我绝对不是该领域的专家，所以对我的回答持保留态度，但据我所知，你有：

• 分类器：算法，机器学习过程的核心。它可以是 SVM、朴素贝叶斯甚至神经网络分类器。基本上，它是关于如何对输入进行分类的一大“规则”。

• 模型：这是你完成分类器训练后得到的，它是训练阶段的结果对象。您可以将其视为一个“智能”黑匣子，您可以向其中输入和输入样本，它会为您提供一个标签作为输出。

希望我的回答足够清楚，但是是的，这两个术语之间的区别相当微妙。

我觉得这里没有统一的术语，但是通常分类器是指评估分类规则的算法，而规则本身就是人们常说的模型。否则，人们也将规则称为分类器，算法也称为模型。此外，您可以将建模框架本身称为模型。