モデル選択

モデル選択とは、観測データを最もよく近似し、その潜在的なパターンを捉える候補モデルのセットから最適なモデルを選択するプロセスです。このプロセスでは、モデルの適合度と汎化能力や複雑さのバランスを取るための選択基準を定義します。選択されたモデルは、既存のデータに適合するだけでなく、強力な予測能力和ば安定性も持つことが重要です。モデル選択は、機械学習や統計解析において重要な応用価値があり、モデルの性能と信頼性を効果的に向上させます。