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Seleção de modelos [Modificação ]
A seleção de modelos é a tarefa de selecionar um modelo estatístico de um conjunto de modelos candidatos, dados dados. Nos casos mais simples, um conjunto pré-existente de dados é considerado. No entanto, a tarefa também pode envolver o planejamento de experimentos de modo que os dados coletados sejam adequados para o problema de seleção de modelos. Dados modelos candidatos de poder preditivo ou explicativo semelhante, o modelo mais simples é provavelmente a melhor escolha (a navalha de Occam).
Konishi e Kitagawa (2008, p. 75) afirmam: "A maioria dos problemas em inferência estatística pode ser considerada como sendo problemas relacionados à modelagem estatística". De maneira semelhante, Cox (2006, p. 197) disse: "Como [a] tradução do problema de assunto para o modelo estatístico é feita é frequentemente a parte mais crítica de uma análise".
[Aprendizado de máquina][Design de experimentos][Coleção de dados]
1.Introdução
2.Métodos para escolher o conjunto de modelos candidatos
3.Critérios para seleção de modelos
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