模型选择

模型选择（Model Selection）是指从一组候选模型中挑选出最能逼近观测数据并捕捉其潜在规律的模型。该过程通过定义模型选择标准，在拟合优度与模型泛化能力或复杂性之间寻求平衡，以确保所选模型不仅对现有数据有良好的拟合效果，同时具备较强的预测能力和稳定性。模型选择在机器学习和统计分析中具有重要应用价值，能够有效提升模型的性能和可靠性。