Sự khác biệt giữa AIC và BIC Sự khác biệt giữa

AIC và BIC được sử dụng rộng rãi trong tiêu chí lựa chọn mô hình. AIC có nghĩa là Tiêu chí Thông tin của Akaike và BIC nghĩa là Tiêu chí Thông tin Bayesian. Mặc dù hai thuật ngữ này chọn lựa mô hình, nhưng chúng không giống nhau. Một có thể đi qua có thể khác biệt giữa hai phương pháp tiếp cận của lựa chọn mô hình.

Tiêu chuẩn Thông tin của Akaike được thành lập vào năm 1973 và Tiêu chuẩn Thông tin Bayesian năm 1978. Hirotsugu Akaike đã phát triển Tiêu chí Thông tin của Akaike trong khi Gideon E. Schwarz đã phát triển tiêu chí thông tin Bayesian.

AIC có thể được gọi là mesaure của sự tốt đẹp của phù hợp với bất kỳ mô hình thống kê ước tính. BIC là một kiểu lựa chọn mô hình trong số các mô hình tham số với các số tham số khác nhau.

Khi so sánh Tiêu chí Thông tin của Bayes và Tiêu chí Thông tin của Akaike, hình phạt đối với các thông số bổ sung có nhiều hơn BIC so với AIC. Không giống như AIC, BIC phạt nhiều hơn các thông số miễn phí.

Tiêu chí Thông tin của Akaike thường cố gắng tìm ra mô hình không rõ có thực tế chiều sâu cao. Điều này có nghĩa là các mô hình không phải là mô hình đúng trong AIC. Mặt khác, Tiêu chuẩn Thông tin Bayesian chỉ đưa ra các mô hình True. Cũng có thể nói rằng Tiêu chí Thông tin Bayesian là nhất quán trong khi Tiêu chí Thông tin của Akaike không phải như vậy.

Khi Tiêu chí Thông tin của Akaike sẽ cho thấy nguy cơ nó sẽ trang phục. Tiêu chí Thông tin Bayesian sẽ gây ra nguy cơ nó sẽ được trang bị. Mặc dù BIC tỏ ra khoan dung hơn khi so sánh với AIC nhưng nó cho thấy mức độ khoan dung thấp hơn ở mức cao hơn.

Các tiêu chí thông tin của Akaike rất hữu ích cho việc làm tương đương với xác nhận chéo. Ngược lại, Tiêu chí Thông tin của Bayes là tốt cho dự toán nhất quán.

Tóm tắt

1. AIC có nghĩa là Tiêu chí Thông tin của Akaike và BIC nghĩa là Tiêu chí Thông tin Bayesian.

2. Tiêu chí Thông tin của Akaike được thành lập năm 1973 và Tiêu chuẩn Thông tin Bayesian năm 1978.

3. Khi so sánh Tiêu chí Thông tin của Bayes và Tiêu chí Thông tin của Akaike, hình phạt đối với các thông số bổ sung có nhiều hơn BIC so với AIC.

4. Tiêu chí Thông tin của Akaike thường cố gắng tìm ra mô hình không rõ có thực tế chiều sâu cao. Mặt khác, Tiêu chuẩn Thông tin Bayesian chỉ đưa ra các mô hình True.

5. Tiêu chí Thông tin của Bayesian là nhất quán trong khi Tiêu chí Thông tin của Akaike không phải như vậy.

6. Tiêu chí Thông tin của Akaike rất phù hợp với việc xác nhận chéo. Ngược lại, Tiêu chí Thông tin của Bayes là tốt cho dự toán nhất quán.

7. Mặc dù BIC tỏ ra khoan dung hơn khi so sánh với AIC nhưng nó cho thấy mức độ khoan dung thấp hơn ở mức cao hơn.

8. Không giống như AIC, BIC phạt nhiều hơn các thông số miễn phí.

- iFrame trên cùng -> - iFrame dưới cùng ->

//