Kriteria Maklumat Akaike (AIC)
Kriteria Maklumat Akaike ialah ukuran teori maklumat untuk pemilihan model yang mengimbangi kebaikan kesesuaian terhadap kerumitan model. Diperkenalkan oleh Hirotugu Akaike pada tahun 1974, AIC menganggarkan kualiti relatif model untuk set data tertentu, mengenakan penalti parameter tambahan untuk mengelakkan pemintasan berlebihan (overfitting).
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716-723. DOI: 10.1109/TAC.1974.1100705 ↗
- Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach (2nd ed.). New York: Springer. DOI: 10.2307/3802723 ↗
- Kullback, S., & Leibler, R. A. (1951). On information and sufficiency. Annals of Mathematical Statistics, 22(1), 79-86. DOI: 10.1214/aoms/1177729694 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Akaike Information Criterion. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/model-evaluation/akaike-information-criterion
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- R-kuasa dua yang diselaraskan (R²_adj)Penilaian Model↔ compare
- Kriteria Maklumat Bayesian (BIC)Penilaian Model↔ compare
- Ralat Kuasa Dua Min (MSE)Penilaian Model↔ compare
- R-squared (R²)Penilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →