ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）

ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）は、いくつかの候補モデルの中から「当たりの良さ（データへの合い具合）」と「シンプルさ」の両方を見て、ちょうど良いものを選ぶための物差しです。
ポイントは次の2つだけ。

• よく当たるほど加点：データをうまく説明できるモデルは評価が高い。

• ゴチャゴチャほど減点：説明変数やパラメータが多い“やりすぎ”モデルは罰が重い（とくにデータ数が多いほど厳しくなる）。

結果として、BICの値が一番小さいモデルが有力という読み方をします（数式は不要、ルールだけ覚えればOK）。

いつ使う？

• 回帰で「どの説明変数を残すか」決めたいとき

• 時系列で「ARやMAの次数」を選びたいとき

• クラスタ分析で「クラスタ数」を決めたいとき

強みと弱み

• 強み：複雑さに厳しいため、過学習を避けたいときに向く。データが十分ある場面で安定。

• 弱み：データがとても少ない、正則化や階層モデルのような特殊な設定ではベストでないことも。

AICとの違い（直感版）

• AIC：予測力重視、やや“攻め”。複雑でも予測が良ければ許容。

• BIC：簡潔さ重視、やや“守り”。不要な複雑化に厳しい。

使い方のコツ

1. 候補モデルをいくつか作る

2. それぞれのBICを出す（ツールが計算してくれます）

3. 最小のBICを選ぶ。近い値なら、解釈しやすさや運用コストも加味して決める

ひと言でいえば、「よく当たり、ムダに複雑でないモデル」を選ぶための現実的な基準がBICです。

ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）関連用語

ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）に関連する単語は以下の通りです。

ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）やさしい解説

ベイズ情報量基準（Bayesian Information Criterion：BIC）は、テストで点数（当たりの良さ）が高いけどノートがごちゃごちゃ（複雑）な人より点数が高くてノートがスッキリ（シンプル）な人をえらぶルールです。点数が高いほど良いけれど、ムダな工夫が多いと減点。いちばん減点が少ない＝BICが小さいモデルが合格というイメージ。

AI関連の用語集【まとめ】

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