問題 No.483
統計モデルを選択する際、モデルの適合度とパラメータ数のバランスを評価し、過学習を避けて最適なモデルを選ぶための指標はどれか。
【正解の解説】
AIC
赤池情報量基準(AIC)は、モデルがどれだけデータをうまく説明できているかという適合度と、モデルの複雑さ（パラメータ数）のバランスを評価し、過学習を避けて予測精度の高いモデルを選ぶための指標です。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
MSE
平均二乗誤差(MSE)は、予測値と実際の値の差を二乗して平均したもので、モデルの予測がどれだけ外れているかを示す誤差の指標です。
ROC曲線
ROC曲線は、2クラス分類問題において、しきい値を変化させたときの偽陽性率と真陽性率の関係をグラフにしたもので、分類性能を視覚的に評価するものです。
AUC
曲線下面積(AUC)は、ROC曲線の下側の面積のことで、その値が1に近いほど分類モデルの性能が優れていることを示す指標です。