複雑な関係性を考慮した効率的なモデル選択フレームワークを提案する。
事前学習済みモデルから適切なモデルを効率的に選択することで、新しいタスクにおいて優れた性能を発揮できる。
クラスタ化データを用いて開発された予測モデルにおいて、クラスタの異質性を考慮しない標準的な予測モデルに対して、leave-one-cluster-out交差検証を近似するためのクラスタ化されたネットワーク情報量規準(NICc)を提案する。