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,以便能够收集数据英语data collection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

做决策英语decision theory时,或是在不确定条件下进行优化时,模型选择也可以指代从大量计算模型中选取少数代表性模型的问题。[1]

参考文献编辑

  1. ^ Shirangi, Mehrdad G.; Durlofsky, Louis J. A general method to select representative models for decision making and optimization under uncertainty. Computers & Geosciences. 2016, 96: 109–123. Bibcode:2016CG.....96..109S. doi:10.1016/j.cageo.2016.08.002.