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在机器学习中,我们需要选择一个模型,尤其是在数据集很大或者特征很多的情况下。AIC和BIC是两种经典的评估方法,可以用来选择最佳模型。
AIC是Akaike信息标准的首字母缩写,是一种基于信息论的评估方法。它的公式如下:
A I C = 2 k − 2 l n ( L ) AIC = 2k - 2ln(L) AIC=2k−2ln(L)
其中,k是模型中参数的数量,L是给定数据的似然函数。AIC的目标是在保持预测精度的同时尽可能减少模型的复杂度。
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