使用信息准则进行模型选择的 python 实现_如何用python进行信息准则来选择模型适合的滞后期

作者：凡人多烦事01 | 2024-04-04 13:18:09

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如何用python进行信息准则来选择模型适合的滞后期

使用信息准则进行模型选择的 python 实现

在机器学习领域，常常需要从大量的模型中选择出最合适的一个用于预测未知数据。信息准则是一类统计指标，可以用于评估不同模型的质量及其对数据的拟合情况，从而完成模型选择的任务。本篇文章将介绍 AIC、BIC、HQ、赤池信息量、贝叶斯信息量等五种常用的信息准则，并提供其 python 实现代码供读者参考。

一、AIC 准则：赤池信息量

AIC（Akaike’s Information Criterion）准则是由日本学者赤池弘次于1974年提出的。该准则旨在衡量模型拟合数据的优良程度，同时惩罚模型复杂度。AIC 准则数值越小，表示模型越优。其计算公式如下：

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