問題番号: No.9 (しっかりモード)

統計モデルや機械学習モデルを構築する際、予測の適合度を上げようとして変数の数やパラメータ数を増やしすぎると、手元のデータに過剰に適合する「過学習」が引き起こされる。モデルの予測精度（最大対数尤度）の高さと、モデルの複雑さ（パラメータ数）のペナルティとのバランスを定量的に評価し、最も汎化性能が高い最適なモデルを客観的に選択するための指標はどれか。