AIC和BIC
一、模型选择之AIC和BIC 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模型选择方法 赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information ...
原文：AIC与BIC
首先看几个问题 实现参数的稀疏有什么好处 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作用，会引发过拟合。并且参数少了模型的解释能力会变强。 参数值越小代表模型越简单吗 是。越复杂的模型，越是会尝试对所有的样本进行拟合，甚至包括一些异常样本点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反应了在这个区间的导数很大，而只有较大的参 ...
2019-04-23 11:48 0 1326 推荐指数：
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