説明変数として利用する変数ができるだけ少なくなるようなモデルを高くする指標。
モデル選択の標準的手法として世界で利用されている。
数理統計学者の赤池弘次氏が考案。
モデルのパラメータ数を増やすと精度が高くなるが、同時に過学習の可能性も増えてしまう。
従って、パラメータ数は精度の変わらない限りなるべく下げたい。
そこで使われるのがAIC。