上一页

ⓘ 模型选择




模型选择
                                     

ⓘ 模型选择

模型选择 (英语:model selection)是在给定数据的情况下,在一组候选模型中选定最优模型的过程。在最简单的情形之下,给定数据可以是已存在的数据。不过,在复杂的情形下,模型选择也可能牵涉到实验设计,以便能够 收集数据 来进行模型选择。诸多候选模型的预测或解释能力相近,但根据奥卡姆剃刀原则,最简单的模型往往是最好的选择,这有助于避免过拟合。

在做决定的时候,或者在不确定的条件时的最优化,模型的选择也可以指从一个较大数量的计算模型选定的几个有代表性的模型的问题。