[Bayesian information criterion - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_information_criterion) > 統計学において、ベイズ情報量規準（BIC）またはシュワルツ情報量規準（SIC、SBC、SBICとも）は有限のモデル集合の中からモデルを選択する規準であり、一般にBICが低いモデルが優先される。BICは尤度関数に基づくもので、[[赤池情報量規準]]（AIC）と密接に関連しています。 > モデルを当てはめる際、パラメータを追加して尤度を上げることは可能ですが、そうするとオーバーフィッティングになる可能性があります。BICとAICはともにモデルのパラメータ数に対するペナルティ項を導入することでこの問題を解決しようとするもので、ペナルティ項はBICの方がAICより大きい。 > BICはGideon E. Schwarzによって開発され、1978年の論文で発表され、彼はそれを採用するためのベイズ的な議論を行った。