Modellvalet
Modellvalet är processen att välja en modell från en uppsättning kandidatmodeller för en given uppgift och dataset. Målet är att uppnå god generalisering genom att balansera hur väl modellen passar data och hur komplex den är. Det innefattar beslut om funktionell form, vilka variabler som ska inkluderas, och hur man hanterar osäkerhet i data. Modellvalet är centralt både inom statistisk modellering och inom maskininlärning och handlar ofta om att undvika överfitting samtidigt som man behåller tillräcklig flexibilitet för att fånga relevanta samband.
Vanliga metoder för modellval inkluderar informationskriterier som AIC och BIC, som väger modellens godhet av passform
Det finns också alternativ till att välja en enda modell, såsom modellaveraging eller ensemblemetoder som kombinerar
---