問題 No.812
統計モデルの構築において、予測精度を高めるためにパラメータ数を増やして複雑にしすぎると過学習のリスクが高まる。この「モデルの適合度」と「パラメータ数の少なさ（シンプルさ）」のバランスを数理的に評価し、最適なモデルを選択するための指標はどれか。
【正解の解説】
AIC
AIC（赤池情報量基準）は、予測精度とシンプルさのバランスを数理的に評価し、どちらのモデルがより汎用性が高いかを比較するための基準です。
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【その他の選択肢の解説】
ジニ係数
ジニ係数は、経済的な格差の度合いや、決定木におけるデータの不純度などを測るために用いられる指標です。
マハラノビス距離
マハラノビス距離は、データ同士の分布を考慮した「距離」を測る手法で、異常検知やクラス分類に用いられます。
正解率
正解率は、モデルがどれだけ正しく予測できたかの割合を示す指標であり、モデルの複雑さとのバランスを評価する指標ではありません。