オッカムの剃刀

オッカムの剃刀とは、「同じ説明力があるなら、より単純なモデル・仮説を選ぶべき」という古典的な指針です。

中世の哲学者オッカムに由来する考え方で、必要以上に複雑な仮説を持ち込むべきではない、というシンプルな原則です。機械学習でもモデルを選ぶ際の重要な指針になります。

過学習を避け、シンプルで汎化しやすいモデルを志向するという、機械学習の基本姿勢を支える考え方です。