情報量規準

正解：B

AIC や BIC は、当てはまりのよさとモデルの複雑さの両方を考えてモデルを選ぶ指標。

• A

  誤り。回帰モデルが目的変数のばらつきをどれだけ説明できているかを表す指標で、モデルの複雑さは考えない。

• B

  正しい。パラメータが多いほど罰則がかかり、値が小さいモデルほどよいとされる。BIC も同じ目的の指標。

• C

  誤り。分類結果を、実際のクラスと予測したクラスの組合せで数えた表。

• D

  誤り。予測と正解の差の二乗の平均で、モデルの複雑さは考えない。

学習のポイント：オッカムの剃刀（同じくらい説明できるなら単純なモデルを選ぶ）の考え方とあわせて押さえる。