問題 No.138
機械学習のモデルを構築する際、訓練データへの適合度（予測の正確さ）だけを追求すると、パラメータの数が無駄に増えてモデルが複雑になり、過学習を起こしてしまう。モデルの適合度と、過度な複雑さ（パラメータ数）のペナルティとのバランスを評価し、最も適切なモデルを選択するための統計的指標はどれか。
【正解の解説】
赤池情報量規準
モデルの当てはまりの良さと、複雑さ（パラメータ数）によるペナルティを天秤にかけ、最適なバランスのモデルを選ぶための指標です。
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【その他の選択肢の解説】
平均二乗誤差
予測値と実際の値のズレを二乗して平均したもので、どれだけ予測が外れているかを表す誤差の評価尺度です。
決定係数
統計学において、モデルがどれくらいデータを説明できているかを0から1の値で表す指標です。
ジニ係数
経済学などで使われる指標で、社会全体の富の分配の不平等さを測定する数値です。