用于模型选择的AIC与BIC

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mb5ff59200ebb3c 2019-03-19 20:01:00

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一、AIC（Akaike information Criterion）准则

用于模型选择的AIC与BIC_技术

二、BIC（Bayesian information Criterion）准则

用于模型选择的AIC与BIC_参考文献_02

参考文献：

【1】AIC与BIC区别

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一 AIC赤池信息量准则（Akaike information criterion，AIC）是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型“拟合”资料之优良性(Goodness of fit)的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在信息熵的概念基础上。在一般的情况下，AIC可以表示为：AIC=2k−2ln(L)其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态

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似然函数我们不陌生，在统计学中似然函数是种包含统计模型参数的函数，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)，似然函数在参数估计中扮演着重要的角色。实际过程中假定某个变量服从某个分布，这个分布具有未知参数需要确定，我们通过极大似然估计可以得到最终模型的参数，这就完成了概率模型的训练（实际上概率模型的训练过程就是参数估计）。然后实际上我们

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此处模型选择我们只考虑模型参数数量，不涉及模型结构的选择。很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价的，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个

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在四处寻找资料后,想写下来这篇文章来证明下我的观点,同时可以抛砖引玉来获得更好的答案.首先先让我们思考两个问题1）实现参数的稀疏有什么好处吗？一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。2）参数值越小代表模型越简单吗？是的。为

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在R语言中，进行基于AIC（赤池信息准则）的步进式模型选择，使用step函数。这个函数可以用于对线性模型（例如通过lm函数创建的模型）或广义线性模型（例如通过glm函数创建的模型）进行向前选择、向后删除或双向选择。它从一个模型开始，然后通过添加或删除变量来寻找一个更好的模型，基于AIC（赤池信息准则）或其他指标。1. 安装并加载必要的包# 如果没有安装，可以通过以下命令安装# install.

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最优模型选择的准则选择的准则：　AIC准则、BIC准则1.AIC准则概念： AIC信息准则即Akaike information criterion，又称赤池信息准则。是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次创建和发展。它建立在熵的概念基础上，可以衡量所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。公式：一般情况下，AIC表示为：AIC＝2ｋ－２ｌｎ（Ｌ）注：ｋ是参数的数量，L是

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注意！ß这里似乎有不严密的地方：即，A引申成了“尿布”，B引申成了“啤酒”，这样才能满足A Ç B =Æ，A È B才是指“尿布” 和“啤酒”这两样东西！ß而且，命题之间的操作是“析取”、“合取”才对。ß如果按前页所述，A、B是指“买了……的顾客”，则A、B 就是两个集合，但蕴含式要求前件、后件都是“命题”，反而不对了！&nbs

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