Modelselectie

Modelselectie is het proces waarbij uit een reeks kandidaat-modellen een model wordt gekozen dat naar verwachting het beste presteert op ongeziene data. Het doel is een balans tussen bias en variance te vinden zodat de voorspellingen accuraat en generaliseerbaar blijven, zonder onnodig complexe modellen te gebruiken.

Modellen worden beoordeeld met verschillende criteria. Prestatie op held-out data via cross-validatie of train-test splits is gebruikelijk. Informatiecriteria zoals AIC en BIC wegen modelprecisie mee tegen modelcomplexiteit. Ook Bayesiaanse benaderingen kunnen worden toegepast waarbij modelonzekerheid expliciet wordt meegenomen. In de praktijk kan men ook letten op interpretatie, bruikbaarheid en computationele kosten.

Veelgebruikte methoden voor modelselectie zijn onder meer forward selectie, backward selectie en stepwise selectie in regressie, evenals regelmatige technieken zoals Lasso (L1), Ridge (L2) en Elastic Net die onbelangrijke variabelen kunnen schrappen of verlagen. Cross-validatie helpt bij het kiezen van hyperparameters en bij het vergelijken van modellen met verschillende kenmerken of combinaties. In sommige gevallen worden informatieve criteria toegepast om een compromis tussen goede fit en weinig parameters te vinden.

Modelensembles en modellaveraging spelen een rol wanneer men modelonzekerheid wil bestrijden. Methoden zoals Bayesian model averaging of stacking combineren meerdere modellen om robuustere voorspellingen te verkrijgen.

Uitdagingen bij modelselectie omvatten overfitting bij kleine datasets, data leakage, keuze van evaluatiecriteria en de afhankelijkheid van de specifieke dataset. Een zorgvuldige transparante procedure, reproductibiliteit en afweging tussen voorspelkracht en interpretabiliteit zijn cruciaal voor betrouwbare modelselectie.