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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.
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    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.

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