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AIC（赤池信息准则）_百度百科 AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性 (Goodness of fit)的一种标准，由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。 它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。
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赤池信息准则（AIC）-CSDN博客 赤池信息准则（Akaike Information Criterion, AIC） 是一种用于模型选择的统计量，由日本统计学家赤池弘次（Hirotugu Akaike）在1974年提出。 AIC 旨在在众多候选模型中选择既能良好拟合数据，又具有适当复杂度的模型。