模型选择 编辑
模型选择是在给定数据的情况下，在一组候选统计模型中选定最优模型的过程。在最简单的情形之下，给定数据可以是已存在的数据。不过，在复杂的情形下，模型选择也可能牵涉到实验设计，以便能够收集数据来进行模型选择。诸多候选模型的预测或解释能力相近，但根据奥卡姆剃刀原则，最简单的模型往往是最好的选择，这有助于避免过拟合。
5
图片 0 图片
评论 0 评论
匿名用户 · [[ show_time(comment.timestamp) ]]
[[ nltobr(comment.content) ]]
相关
在统计学当中，贝叶斯信息量准则是在有限集合中进行模型选择的准则：BIC最低的模型是最好的。该准则部分基于似然函数并与赤池信息量准则紧密相关。