あかいけじょうほうりょうきじゅん

赤池情報量規準 (AIC)

AIC = Akaike Information Criterion

統計モデルの良さを評価する指標で、データの当てはまりとモデルの複雑さのバランスを考慮します。値が小さいほど過学習を抑えた優れたモデルとされ、モデル選択の際に利用される指標です。

詳しい説明

赤池情報量規準 (AIC) とは、統計モデルの良さを評価するための指標です。データの当てはまりの良さを表す指標と、モデルの複雑さ（パラメータ数）を表す項を組み合わせ、そのバランスを考慮して算出されます。

AICの値が小さいほど、データへの当てはまりが良く、かつモデルが過度に複雑でない優れたモデルであると判断されます。複雑すぎるモデルは未知のデータに対して予測性能が落ちるため、AICを用いることで、予測性能とのバランスを適正に保つことが可能です。

G検定では、モデル選択の基準として登場します。決定係数のように当てはまりの良さだけを見る指標との違いや、過学習を抑制するという目的において重要視される指標であることを押さえておく必要があります。