modellvalg

Modellvalg er prosessen der man velger en statistisk modell fra et sett av kandidatmodeller basert på data og formålet med analysen. Målet er å finne en modell som gir god forutsigelsesevne eller forklaringskraft samtidig som den holder kompleksiteten nede og dermed er robust mot overtilpasning.

Vanlige metoder inkluderer kryssvalidering for å vurdere prediksjonsytelse på uavhengige data, og informasjonskriterier som AIC og BIC som balanserer godhet av tilpasning og modellkompleksitet. Bayesian modellvalg bruker sannsynlighet og Bayes-faktorer til å sammenligne modeller. I maskinlæring brukes ofte hold-out-test eller k-fold kryssvalidering samt hyperparameter-tuning. Ofte benyttes en kombinasjon av metoder for å få et mer robust grunnlag for valget.

Prosessen går vanligvis ut på å definere mål og kandidatmodeller, rense og forberede data, velge evalueringskriterier og gjennomføre tester av modellene under forhold som speiler anvendelsen. Etter evalueringen velges én modell eller en liten familie, og den endelige valgs beslutning testes mot et uavhengig testsett for å vurdere generalisering. Det er viktig å vurdere modellusikkerhet og rapportere variasjon i resultatene, heller enn å stole på én modell.

Risiko og god praksis: overfitting, datalekasje og å bruke samme data til både valg og estimering kan gi skeive konklusjoner. Modellvalg bør skje i samarbeid med tydelig dokumentasjon og vurdering av alternative modeller og usikkerhet.

Anvendelser: Modellvalg er sentralt i statistikk, økonomi, naturvitenskap, medisin og data science der pålitelig forutsigelse og innsikt etterspør riktig balanse mellom ytelse og enkelhet.