用于模型选择的AIC与BIC
一、AIC（Akaike information Criterion）准则 二、BIC（Bayesian information Criterion）准则 参考文献： 【1】AIC与BIC区别 ...
原文：模型选择——AIC&BIC（matlab）
在建立ARMA和GARCH模型的时候，我们常常需要涉及到模型阶数 如GARCH p,q 中p和q 的选择问题，在这里我们使用AIC和BIC两个计算参数进行判断： 什么是AIC和BIC 两者定义来源于信息准则：研究者通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，随后推出了两个优选模型的准则：赤池信息准则 Akaike Information Criterion，AIC 和贝叶斯信息准则 Bayesia ...
2019-09-19 09:40 0 1750 推荐指数：
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经常地，对一堆数据进行建模的时候，特别是分类和回归模型，我们有很多的变量可供使用，选择不同的变量组合可以得到不同的模型，例如我们有5个变量，2的5次方，我们将有32个变量组合，可以训练出32个模型。但是哪个模型更加的好呢？ 选择最优模型的指导思想是从两个方面去考察：一个是似然函数最大化，另一 ...
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AIC和BIC
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AIC 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 ...
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MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用 ...