AIC和BIC
一、模型選擇之AIC和BIC 人們提出許多信息准則，通過加入模型復雜度的懲罰項來避免過擬合問題，此處我們介紹一下常用的兩個模型選擇方法 赤池信息准則（Akaike Information Criterion，AIC）和貝葉斯信息准則（Bayesian Information ...
原文：AIC與BIC
首先看幾個問題 實現參數的稀疏有什么好處 一個好處是可以簡化模型 避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數作用，會引發過擬合。並且參數少了模型的解釋能力會變強。 參數值越小代表模型越簡單嗎 是。越復雜的模型，越是會嘗試對所有的樣本進行擬合，甚至包括一些異常樣本點，這就容易造成在較小的區間里預測值產生較大的波動，這種較大的波動也反應了在這個區間的導數很大，而只有較大的參 ...
2019-04-23 11:48 0 1326 推薦指數：
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