AIC和BIC广泛用于模型选择标准。AIC 表示 赤池的信息标准，BIC 表示贝叶斯信息标准。虽然这两个术语涉及模型选择，但它们并不相同。人们可能会发现两种模型选择方法之间的差异。
赤池信息标准成立于1973年，贝叶斯信息标准形成于1978年。Hirotsugu Akaike开发了Akaike的信息标准，而Gideon E. Schwarz开发了贝叶斯信息标准。
AIC 可以称为任何估计统计模型拟合优度的度量值。BIC 是一类具有不同参数数的参数化模型中的一种模型选择类型。
在比较贝叶斯信息标准和赤池信息标准时，BIC 中对附加参数的惩罚比 AIC 中的惩罚更大。与 AIC 不同，BIC 对自由参数的惩罚更强烈。
赤池的信息标准通常试图找到具有高维现实的未知模型。这意味着这些模型不是 AIC 中的真实模型。另一方面，贝叶斯信息标准只遇到真模型。也可以说贝叶斯信息标准是一致的，而赤池的信息标准不是这样。
当赤池的信息标准将呈现它所装备的危险时。贝叶斯信息标准将带来它不适合的危险。尽管与 AIC 相比，BIC 的容忍度更高，但在较高的数字下，它的容忍度较低。
赤池的信息标准有利于使渐近等价于交叉验证。相反，贝叶斯信息准则有利于一致的估计。
AIC和BIC的区别
- AIC 表示 赤池的信息标准，BIC 表示贝叶斯信息标准。
- 赤池信息标准形成于1973年，贝叶斯信息标准形成于1978年。
- 在比较贝叶斯信息标准和赤池信息标准时，BIC 中对附加参数的惩罚比 AIC 中的惩罚更多。
- 赤池信息标准通常试图找到具有高维现实的未知模型。另一方面，贝叶斯信息标准只遇到真模型。
- 贝叶斯信息标准是一致的，而赤池的信息标准不是一致的。
- 赤池的信息标准有利于使交叉验证渐近等价。相反，贝叶斯信息准则有利于一致的估计。
- 尽管与 AIC 相比，BIC 的容忍度更高，但在较高的数字下，它的容忍度较低。
- 与 AIC 不同，BIC 对自由参数的惩罚更强烈。
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