1.3　モデル選択：学習メモ（by AI）

サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

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1.3　モデル選択：学習メモ（by AI） LV2 2024/2/9

１．３章「モデル選択」では、機械学習においてモデルを選ぶための指標と方法について詳しく解説されています。

まずはじめに、モデルの複雑さと汎化性能のトレードオフについて説明され、モデルが複雑になるほど過学習のリスクが高くなることが示されました。

その後、様々なモデル選択手法が紹介されました。交差検証によるモデル選択手法では、データを複数のグループに分け、そのうちの一部を検証用データとして用いてモデルを評価する方法が説明されました。また、情報量基準によるモデル選択手法やベイズモデル選択についても詳しく解説されました。

最後に、モデル選択の重要性が強調され、適切なモデル選択が機械学習の精度向上に不可欠であることが示されました。

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（モデル選択手法）

| モデル選択手法 | 利点 | 欠点 |
| --- | --- | --- |
| ホールドアウト法 | 単純で実装が容易 | データの分割によって結果が左右される |
| 交差検証 | 汎用性が高く、信頼性がある | 計算コストが高い |
| ブートストラップ法 | データ数が少ない場合に有効、信頼性が高い | 計算コストが高い、推定値のばらつきが大きい場合がある |
| 情報量規準 (AIC, BIC) | 統計的モデルの比較に適している | モデル間の差が大きい場合にのみ有効 |
| クロスバリデーション尤度 (CV) | モデルの汎化性能を評価できる | 計算コストが高い、真の分布と異なる場合がある |

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