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增加迭代次数是否会影响log-lik、AIC等？

增加迭代次数会影响log-lik（对数似然）和AIC（赤池信息准则）等模型评估指标。

在统计建模中，通常使用最大似然估计（MLE）来估计模型参数。MLE的目标是找到使观测数据出现的概率最大化的参数值。迭代算法（如EM算法、梯度下降等）常用于求解MLE问题。

增加迭代次数可以提高模型的拟合程度，即使模型更好地适应观测数据。因此，log-lik（对数似然）值会随着迭代次数的增加而增加。log-lik是衡量模型对观测数据拟合程度的指标，数值越大表示模型拟合得越好。

然而，增加迭代次数并不意味着模型一定更好。过多的迭代可能导致过拟合，即模型过度适应训练数据，而在未知数据上的泛化能力较差。为了避免过拟合，通常会使用一些模型选择准则，如AIC（赤池信息准则）。AIC综合考虑了模型的拟合程度和参数数量，通过对数似然值和参数数量的权衡来评估模型的质量。AIC值越小表示模型越好。

因此，增加迭代次数可能会提高log-lik值，但并不一定会改善模型的质量。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的迭代次数，以平衡模型的拟合程度和泛化能力。

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27个问题测试你对逻辑回归的理解

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(4)——logistic回归

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2020年美赛A题总结

基于以上假设与分析，我们首先需要建立一个模型基础：我们将苏格兰近海海域某点的信息（温度、鱼群密度等）存储在二维矩阵中，矩阵中点的行与列代表着该点的经纬度。...= aic(m); %armax(p,q),计算AIC test = [test;p q AIC]; end end for k = 1:size(test,1) if test...设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。进行迭代。根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心，从而形成一类。初始化隶属度矩阵。更新聚类中心。...我们的理解是：某个参量的变动对最后结果的影响。这一影响的幅度可以看出模型的计算预测结果是否稳定与正确。就是说，你在你的模型里对于某个参数选的量是否合理且精准？...（还好后来老老实实matlab，不然心态可能会崩）下面把自己会的一些操作写一下，万一以后再用呢。

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模型中AIC和BIC以及loglikelihood的关系

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基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究

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用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化

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