Python中的AIC和BIC
在统计学和机器学习中，我们经常需要使用信息准则（information criterion）来比较不同模型的好坏程度。其中两个常见的信息准则分别是赤池信息准则（Akaike’s Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）。本文将介绍AIC和BIC的概念以及如何使用Python进行计算。
赤池信息准则（AIC）
AIC是由日本的赤池弘次提出的，用于选择线性回归、广义线性模型和非线性回归等模型。它计算的是对数似然函数在给定数据集上的拟合程度与参数数量的平衡。AIC的计算公式如下：
A I C = − 2 l n ( L ) + 2
本文发布于:2024-01-28 20:18:01，感谢您对本站的认可！
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