② 機械学習の概要 ／ 10. モデルの選択・評価
オッカムの剃刀とは
オッカムの剃刀とは、同等の性能ならより単純なモデルを選ぶべきという考え方です。モデル選択や過学習対策の思想的な背景としてG検定対策として重要です。
この用語はG検定シラバスの「10. モデルの選択・評価」に含まれます。 章全体の用語は用語解説②（全62語）にまとまっています。
一言でいうと
説明力が同じなら、より単純なほうを選ぶべきだという考え方です。
もともとは哲学の原則
「必要以上に多くのものを仮定すべきではない」という中世の哲学的な原則がもとになっています。余計な仮定を剃刀で削ぎ落とすというイメージからこの名前が付きました。
機械学習における意味
同じ精度が出るなら、複雑なモデルより単純なモデルのほうが望ましいとされます。理由は主に2つです。
- 過学習しにくい：複雑なモデルほどノイズまで覚えてしまい汎化性能が下がる
- 解釈しやすい：単純なモデルは結果の説明がしやすい
この考え方を数値化したのがAICやBICで、複雑さにペナルティを与えることで単純さを評価に組み込んでいます。
単純にしすぎてもいけない
オッカムの剃刀は「性能が同等なら」という条件付きの原則です。性能を犠牲にしてまで単純にせよ、という主張ではありません。
単純にしすぎれば今度は過少適合に陥ります。複雑さと性能のバランスを取るという文脈で理解するのが正確です。
🎯 G検定での押さえどころ
- 同等の性能なら単純なモデルを選ぶという考え方
- 過学習対策・モデル選択の思想的背景
- AIC・BICはこの考え方を数値化したもの
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「オッカムの剃刀は、常に最も複雑なモデルを選ぶべきという考え方である」→ 誤り。単純なほうを選びます
- 「オッカムの剃刀は性能が劣っていても単純なモデルを選ぶという原則である」→ 誤り。性能が同等の場合の話です
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「機械学習の課題」（E資格向け）
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