アルゴリズム 最適なモデルを選ぶ基準：赤池情報量基準とは？
- 統計モデルと評価指標データ分析の分野では、現実世界で起こる様々な現象を説明したり、未来を予測したりするために、統計モデルと呼ばれるものが使われます。例えば、お店のある商品の売上が今後どうなるのかを予測したり、ある人が将来病気になるリスクを予測したりする際に、この統計モデルが役立ちます。統計モデルを作る際には、たくさんの種類の中から最適なものを選ぶ必要があります。そして、実際に作ったモデルが本当に役に立つものかどうかを判断しなければなりません。この判断をするために、様々な指標が用いられます。その指標の一つに、赤池情報量基準（AIC）と呼ばれるものがあります。AICは、モデルの予測精度と、モデルの複雑さのバランスを評価する指標です。 予測精度が高いモデルほど良いモデルとされますが、複雑すぎるモデルは、たまたま手元のデータにだけ過剰に適合している可能性があり、注意が必要です。AICは、これらのバランスを考慮して、最適なモデルを選択するのに役立ちます。このように、統計モデルは、現実の様々な問題を解決するために有効な手段となります。そして、そのモデルの良し悪しを判断する評価指標も、データ分析には欠かせない要素と言えるでしょう。
