赤池情報量規準Akaike's Information Criterion
（日本語）赤池情報量規準（あかいけじょうほうりょうきじゅん、英: An Information Criterion、後にAkaike's Information Criterion）とは、統計モデルの品質を評価するための指標である。単にAICとも呼ばれ、こちらの方が一般的な名称である。
統計学の世界では非常に有名な指標であり、多くの統計ソフトに搭載されている。1971年に元統計数理研究所所長の赤池弘次氏によって考案され、1973年に発表されました。
AICは「モデルの複雑さとデータへの適合度のバランスをとる」ために使われます。例えば、ある測定データを統計的に説明するモデルを作成することを考える。この場合、パラメータや次数の数が多いほど、測定データへの適合度は高くなります。
しかし一方で、ノイズのような偶発的な（測定対象の構造とは無関係な）変動を無理やり当てはめることになるため、同じ種類のデータにはモデルが当てはまらない（オーバーフィッティングの問題）。この問題を回避するためには、モデル化するパラメータの数を最小限に抑える必要があるが、実際の数は難しい問題である。具体的には、AICが最小のモデルを選択すれば、多くの場合、良いモデルが選択されることになる。
（英語）
The Akaike Information Criterion (originally An Information Criterion, later called Akaike's Information Criterion) is an index for evaluating the quality of a statistical model. It is also called simply AIC, and this is the more common name. It is a very well-known indicator in the world of statistics and is provided in many statistical software packages. It was invented by Hirotsugu Akaike, former director of the Institute of Statistical Mathematics, in 1971 and published in 1973.
The AIC is used to "balance the complexity of the model with the goodness of fit to the data. For example, consider creating a model that statistically explains some measurement data. In this case, the greater the number of parameters and order, the better the goodness of fit to the measurement data. However, on the other hand, the model will not fit the same type of data because it will be forced to fit accidental (unrelated to the structure of the measurement object) variations such as noise (overfitting problem). To avoid this problem, the number of modeling parameters must be kept to a minimum, but the actual number is a difficult question. Specifically, selecting the model with the smallest AIC will often result in the selection of a good model.
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