AIC和BIC在Python中的应用

2024-07-12 13:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

AIC和BIC在Python中的应用

自动信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)是常用的统计模型选择准则，用于评估不同模型的拟合优度和复杂度，并选择具有最佳平衡的模型。在Python中，我们可以使用各种库和函数来计算AIC和BIC值。本文将介绍如何使用Python计算AIC和BIC，并提供相应的源代码示例。

AIC的计算

AIC是一种基于最大似然估计的模型选择准则，用于衡量模型对数据的拟合优度。AIC值越小，表示模型对数据的拟合越好。在Python中，我们可以使用statsmodels库来计算AIC值。下面是一个示例：

import statsmodels.api as sm # 假设我们已经拟合了一个线性回归模型并得到了残差 residuals = ... # 计算AIC值 n = len(residuals

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