2018-12-25
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AIC是什么？
在线性回归中，我们检查调整后的R²，F统计量，MAE和RMSE，以评估模型拟合度和准确度。 但是，Logistic回归采用了所有不同的指标集。 在这里，我们处理概率和分类值， 以下是用于Logistic回归的评估指标：
Akaike信息标准（AIC）
您可以将AIC视为多元回归中调整后的r square的对应物。 这是模型拟合的重要指标。 它遵循以下规则：越小越好。 AIC惩罚模型中越来越多的系数。 换句话说，向模型添加更多变量不会让AIC增加。 它有助于避免过度拟合。
查看一个模型的AIC指标并没有多大帮助。 它在比较模型（模型选择）时更有用。 因此，构建2或3个Logistic回归模型并比较它们的AIC。 具有最低AIC的模型将相对更好。
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