统计模型评价准则 AIC「建议收藏」统计模型评价时，经常见到一个准则AIC，全称是Akaikeinformationcriterion，是以日本的统计学家Akaike命名的，它的计算公式为：AIC=2k−ln(L^)AIC=2k-\ln(\hat{L})AIC=2k−ln(L^)其中，kkk是模型中的待估参数数量，L^\hat{L}L^是该模型极大似然估计的最大值。AIC值越小，说明该统计模型损失的信息越少。…
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
统计模型评价时，经常见到一个准则 AIC， 全称是 Akaike information criterion，是以日本的统计学家 Akaike 命名的，它的计算公式为：
A I C = 2 k − ln ( L ^ ) AIC=2k-\ln(\hat{L}) AIC=2k−ln(L^)
其中， k k k 是模型中的待估参数数量， L ^ \hat{L} L^ 是该模型极大似然估计的最大值。
AIC 值越小，说明该统计模型损失的信息越少。
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