用於模型選擇的AIC與BIC
一、AIC（Akaike information Criterion）准則 二、BIC（Bayesian information Criterion）准則 參考文獻： 【1】AIC與BIC區別 ...
原文：模型選擇——AIC&BIC（matlab）
在建立ARMA和GARCH模型的時候，我們常常需要涉及到模型階數 如GARCH p,q 中p和q 的選擇問題，在這里我們使用AIC和BIC兩個計算參數進行判斷： 什么是AIC和BIC 兩者定義來源於信息准則：研究者通過加入模型復雜度的懲罰項來避免過擬合問題，隨后推出了兩個優選模型的准則：赤池信息准則 Akaike Information Criterion，AIC 和貝葉斯信息准則 Bayesia ...
2019-09-19 09:40 0 1750 推薦指數：
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經常地，對一堆數據進行建模的時候，特別是分類和回歸模型，我們有很多的變量可供使用，選擇不同的變量組合可以得到不同的模型，例如我們有5個變量，2的5次方，我們將有32個變量組合，可以訓練出32個模型。但是哪個模型更加的好呢？ 選擇最優模型的指導思想是從兩個方面去考察：一個是似然函數最大化，另一 ...
AIC與BIC
首先看幾個問題 1、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。 2、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 ...
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 ...
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模型選擇的方法：AIC，k-折交叉驗證
AIC 此處模型選擇我們只考慮模型參數數量，不涉及模型結構的選擇。 很多參數估計問題均采用似然函數作為目標函數，當訓練數據足夠多時，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復雜度為代價的，同時帶來一個機器學習中非常普遍的問題——過擬合。所以，模型選擇問題在模型復雜度與模型對數據集描述能力（即似 ...
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MATLAB是matrix&laboratory兩個詞的組合，意為矩陣工廠（矩陣實驗室）。是由美國mathworks公司發布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易於使用 ...