Выбор между конкурирующими описаниями одних и тех же данных на основе доказательств, критериев или перекрёстной проверки.Выбор модели — это процесс выбора наилучшей среди нескольких конкурирующих моделей, которые могут объяснить данный набор данных. В физике это часто означает выбор между различными теоретическими гипотезами — например, существует ли новая частица или достаточно модели только с фоновыми процессами. Сложность заключается в том, что более сложная модель почти всегда лучше подгоняется к данным просто потому, что она более гибкая, поэтому выбор должен учитывать риск переобучения. Методы выбора моделей предоставляют принципиальные способы балансировать качество подгонки и сложность модели, гарантируя, что выбранная модель не только хорошо подгоняется, но и хорошо предсказывает будущие данные.
Выбор моделей уходит корнями в статистику начала XX века: критерий отношения правдоподобия был введён Ежи Нейманом и Эгоном Пирсоном в 1920-х годах. Современный информационно-теоретический подход возник в 1970-х годах с появлением AIC и BIC, а перекрёстная проверка была разработана в 1930-х годах и популяризирована в 1970-х.
Существует несколько подходов. Частотные методы используют проверку гипотез, например, критерий отношения правдоподобия, чтобы определить, является ли улучшение подгонки от более сложной модели статистически значимым. Информационные критерии, такие как AIC и BIC, присваивают оценку, которая штрафует за сложность, и модель с наименьшей оценкой побеждает. Перекрёстная проверка разделяет данные на обучающий и проверочный наборы, подгоняя модель на обучающем наборе и оценивая её предсказательную способность на проверочном наборе. Байесовский выбор модели вычисляет апостериорную вероятность каждой модели, которая естественным образом включает штраф за сложность через априорные вероятности.
В физике частиц выбор модели используется для решения между моделью «сигнал плюс фон» и моделью «только фон» при поиске новых частиц. В космологии он используется для сравнения различных моделей тёмной энергии со стандартной моделью ΛCDM.
Знаменитый «эффект look-elsewhere» в физике частиц — это проблема выбора модели: при поиске новой частицы по многим возможным массам вероятность того, что случайная флуктуация покажется значимой, возрастает, и методы выбора модели должны учитывать эту множественность.











