赤池情報量規準 (Akaike information criterion; AIC)†

パラメータで記述されたモデルのクラスからモデルを選択する基準． いろいろなサンプリングに対して，真の対数尤度と経験対数尤度の差は，自由度 k のχ二乗分布に従う．ただし，k はモデルの自由度，すなわち，独立なパラメータの数． ここで，χ二乗分布の平均が自由度kに等しいので，置き換えてしまうのがAIC．自由度kのモデルのAICは次式で，これを最小にするモデルを選択する： \[\mathrm{AIC}=-2\log[\Pr(\{x\}^N|\theta)]+2k\] 第1項はk次のモデルでの最大尤度，第2項はパラメータを増やすことに対する罰則項として働く．

-- しましま

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Last-modified: 2016-02-11 (木) 20:20:55