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AIC为负值，有问题还是越小越好？
AIC（Akaike information criterion，赤池信息准则）是用来比较不同回归模型拟合度的统计量。计算公式如下：AIC = 2K – 2ln(L)，其中K表示模型参数的个数，ln(L)表示模型的对数似然函数。按照极大似然法的原理，ln(L)取值越大越好，而-2ln(L)则越小越好。AIC可用于多个回归模型的比较，AIC越低的模型拟合越好。
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AIC（Akaike信息准则）是用于比较不同回归模型拟合度的统计量，其计算公式为：AIC=2K-2ln(L)，其中K表示模型参数的个数，ln(L)表示模型的对数似然函数。按照极大似然法的原理，ln(L)取值越大越...
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AIC（Akaike信息准则）是用来比较不同回归模型拟合度的统计量。计算公式如下：AIC = 2K – 2ln(L)，其中K表示模型参数的个数，ln(L)表示模型的对数似然函数。按照极大似然法的原理，ln(L)取值越大越好，而-2ln(L)则越小越好。AIC可用于多个回归模型的比较，AIC越低的模型拟合越好。
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AIC为负值，有问题？还是越小越好？
对于赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)，相信大家都不陌生，它是用来比较不同回归模型拟合度的统计量。计算公式如下： AIC=2K – 2ln(L) 式中，K表示模型参数的个数。ln(L)表示...
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AIC（Akaike information criterion，赤池信息准则）是用来比较不同回归模型拟合度的统计量。计算公式如下：AIC = 2K – 2ln(L)，其中K表示模型参数的个数，ln(L)表示模型的对数似然函数。按照极大似然法的原理，ln(L)取值越大越好，而-2ln(L)则越小越好。AIC可用于多个回归模型的比较，AIC越低的模型拟合越好。
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AIC为负值，有问题还是越小越好？模型
AIC（Akaike information criterion，赤池信息准则）是用来比较不同回归模型拟合度的统计量。计算公式如下：AIC=2K – 2ln(L)，其中K表示模型参数的个数，ln(L)表示模型的对数似然函数。按照极...
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AIC（Akaike信息准则）是用来比较不同回归模型拟合度的统计量。计算公式为：AIC = 2K - 2ln(L)，其中K表示模型参数的个数，ln(L)表示模型的对数似然函数。按照极大似然法的原理，ln(L)取值越大越好，而-2ln(L)则越小越好。AIC可用于多个回归模型的比较，AIC越低的模型拟合越好。
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