AIC（赤池情報量基準）とは？モデル選択の指標をわかりやすく解説
手元のデータに直線を当てはめるか、2次曲線を当てはめるか、それとも10次の多項式...
周辺尤度(エビデンス)とは — ベイズモデル選択とベイズ因子の完全ガイド
「次数2の多項式と次数9の多項式、どちらのモデルがこのデータをよく説明しているの...
ハイパーパラメータチューニングの理論と実践
ランダムフォレストの木の数を100にするか500にするか。学習率を0.01にする...
訓練・検証・テスト分割とk分割交差検証の正しい使い方
「モデルの精度は95%です」——この数字はどれだけ信頼できるでしょうか。もしこの...
ベイズモデル平均化(BMA) — 複数モデルの予測を最適に統合する
ある問題に対してモデルを構築するとき、複数の候補モデルが同程度にデータをよく説明...
ベイズ仮説検定とベイズファクターの計算
「この薬は効くのか」「コインは公正か」——仮説検定はデータに基づいてこうした問い...
ベイズファクターとベイズ検定の理論を解説
頻度論的な仮説検定では、p値を用いて帰無仮説を棄却するかどうかを判定します。しか...