↑: [[G検定に関する知識]] - オッカムの剃刀を点数化したモデル選択の指標。値が小さいほど良いモデル - 当てはまりにプラス点・複雑さにマイナス点 - AIC（赤池情報量規準）：当てはまり重視。複雑さへの罰がゆるめ - BIC（ベイズ情報量規準）：単純さ重視。複雑なモデルへの罰が強い→よりシンプルなモデルを選ぶ - cf. [[オッカムの剃刀]] [[過学習-G検定]]