Now Loading...

Now Loading...

赤池情報量基準(AIC)

機械学習の具体的手法 モデルの評価 赤池情報量基準(AIC)

赤池情報量基準(AIC)

赤池情報量基準(AIC)は統計モデルの評価に用いる指標です。

まず、回帰を行う際、データへの当てはまりとモデルの複雑さを考慮します。データへの当てはまりに関してはよりデータへ当てはまっている方がいいと考えられます。しかし、その中でも訓練データにのみに適した状態である過学習に陥ってしまう場合があります。このように過学習になっている場合はモデルが複雑になっている場合があり、その点を考慮するとなるべくモデルは複雑ではない方が優れていると考えられます。これら2つのバランスを見極めることが重要であり、それらのバランスを示し、モデルをある程度正しく評価することができるものが赤池情報量基準(AIC)です。

クイズ

以下の文章を読み,空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. 統計モデルにおいて,パラメータ数が少ないと高い精度は得られないが,多すぎると過適合に陥る可能性がある.統計モデルの評価指標である(ア)は,モデルの複雑さと過適合とのバランスをとる指標としてよく用いられる.
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    AIC(赤池情報量規準)は統計学ではよく用いられる評価指標であり,モデルの複雑さとデータとの適合度のバランスをとるために使用されます.

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか? 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓ zero to one G検定 人工知能基礎 jdla

AIエンジニアを目指すならE資格

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験に必要となるE資格認定プログラムを割引価格で提供中です。最短合格を目指す方向けのスピードパッケージを70,000円で提供中。(一発合格で33,000円のキャッシュバックキャンペーンも実施中です) zero to one E資格 jdla

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to one E資格 jdla

関連ワード

機械学習の具体的手法

教師あり学習

教師なし学習

強化学習

モデルの評価