在R中的模型选择中,AIC(Akaike Information Criterion)和BIC(Bayesian Information Criterion)是常用的评估指标。它们用于比较不同模型的拟合优度和复杂度,以帮助选择最合适的模型。
AIC和BIC都是信息准则,通过考虑模型的最大似然估计和模型参数的数量来平衡模型的拟合优度和复杂度。较小的AIC或BIC值表示模型更好。
AIC和BIC的区别在于对模型复杂度的惩罚程度不同。BIC在惩罚模型复杂度方面更加严格,因此倾向于选择更简单的模型。相比之下,AIC对模型复杂度的惩罚较轻,可能会选择更复杂的模型。
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