最优模型的选择AIC和BIC

发布网友发布时间：2024-10-11 18:31

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热心网友时间：2024-12-05 10:09

在地球科学等领域的模型选择中，AIC和BIC是两种常用的决策工具。AIC，即赤池信息准则，1973年由赤池弘次提出，它平衡了模型的拟合度和简洁性，倾向于选择参数最少、信息损失最小的模型。计算公式为[k乘以自然对数最大似然值减去2k]，AIC值越小，模型越优。而BIC，由施瓦茨在1978年提出，它在AIC基础上额外考虑了样本量，对模型复杂度有更强的惩罚，当样本量大时更倾向选择简单模型。比较两个模型时，如线性回归中的x2变量，若AIC和BIC都支持包含x2，那么我们倾向于选择更优的模型。然而，AIC和BIC的决策可能不总是相同，需要根据具体任务（是侧重于现有数据拟合还是未来预测）来权衡。通常，BIC更适用于现有数据的拟合，AIC则适用于预测任务。在具体实践中，选择最优模型需结合这两个准则进行综合评估。