Trong bài học trước, chúng ta đã làm quen với hai “trọng tài” uy tín trong việc lựa chọn mô hình là BIC và AIC. Chúng giúp chúng ta chọn ra một mô hình cân bằng giữa việc giải thích tốt dữ liệu hiện có và việc không trở nên quá phức tạp. Tuy nhiên, trong nhiều bài toán kinh tế, mục tiêu cuối cùng của chúng ta không chỉ là giải thích, mà còn là dự báo. Liệu một mô hình giải thích tốt dữ liệu trong mẫu có chắc chắn sẽ dự báo tốt cho những quan sát ngoài mẫu không? Câu trả lời là không hẳn. Bài học hôm nay sẽ giới thiệu một nhóm các tiêu chí được thiết kế đặc biệt để trả lời câu hỏi về năng lực dự báo. Chúng ta sẽ khám phá ba phương pháp chính: Tiêu chí Mallows, phương pháp Hold-Out, và đặc biệt là Cross-Validation (CV) – một kỹ thuật được coi là tiêu chuẩn vàng trong thống kê hiện đại và học máy. Những công cụ này sẽ …