パラメータ推定は、統計モデルの未知の値をデータから決める作業です。回帰係数や分布の平均・分散などを、観測結果に最も合うよう推定します。推定値は点推定だけでなく、標準誤差や信頼区間で不確実性も表すと実務で役立つでしょう。ハイパーパラメータ調整と違い、パラメータは学習過程でデータから決まる値です。
推定手法には最尤推定や最小二乗法、ベイズ推定などがあり、前提条件で使い分けます。多重共線性や外れ値があると推定が不安定になり、係数の解釈がぶれやすいです。残差診断や当てはまりの検証を行い、推定の根拠と再現手順をログとして残すと運用が回ります。本番データの分布が変わると推定値も変化するため、再学習や再推定の条件を決めておくと安心です。
