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AIC = -2In(L) + 2k
其中L指对应的最大似然函数,k指对应的模型的变量的个数。
BIC = -2In(L) + In(n)*k
n指对应的数据数量,L和k同上所述。kln(n)惩罚项在维数过大且训练样本数据相对较少的情况下,可以有效避免出现维度灾难现象。
AIC,BIC越小越好。