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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