模型選擇

模型選擇  是在給定數據的情況下 ， 在一組候選模型中選定最優模型的過程 。 在最簡單的情形之下 ， 給定數據可以是已存在的數據 。 不過 ， 在複雜的情形下 ， 模型選擇也可能牽涉到實驗設計 ， 以便能夠來進行模型選擇 。 諸多候選模型的預測或解釋能力相近 ， 但根據奧卡姆剃刀原則 ， 最簡單的模型往往是最好的選擇 ， 這有助於避免過擬合 。 在時 ， 或是在不確定條件下進行優化時 ， 模型選擇也可以指代從大量計算模型中選取少數代表性模型的問題 。