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在不断发展的统计建模和机器学习领域,寻求最佳模型选择仍然是一个基石。渡边-赤池信息准则 (WAIC) 作为贝叶斯分析的重要工具而出现,为模型评估提供了全新的视角。本文旨在揭示 WAIC 的细微差别,探讨其方法、意义、优势和潜在局限性。