回帰モデルの評価: モデル選択と一般化誤差

• 回帰分析では適切な統計モデルの選定が重要です。
• 本論文ではモデル選択と評価の理論的枠組みをレビューします。
• 特に交差検証を用いたモデル評価の方法が示されています。

回帰や分類分析を行う際には、データの過剰適合や不足適合を避けるために適切なモデル選択が求められます。本論文では、モデル選択と評価の理論的枠組みを紹介し、エラーと複雑さの関係を探ります。具体的な線形回帰モデルの例を通じて、理論を実践に結びつける方法が示されています。統計モデルの評価に興味がある研究者や実務者にとって有益な内容です。

統計モデルの評価や選択に興味がある研究者や実務者に向いています。