В чем разница между информационным критерием Акаике и другими метриками качества моделей?

Возможно, имелись в виду различия между информационным критерием Акаике (AIC) и метриками, основанными на ошибках, которые отражают степень рассогласования фактического и предсказанного моделью значений. loginom.ru

Информационный критерий Акаике позволяет сравнивать несколько статистических моделей друг с другом, чтобы определить, какая из них лучше соответствует данным. loginom.ru Особенностью критерия является введение штрафа за число параметров модели. loginom.ru При этом значение критерия не отражает абсолютное качество модели, а только говорит о том, какая модель лучше или хуже другой в части соответствия обучающим данным. loginom.ru

Метрики, основанные на ошибках, например, коэффициент детерминации (R2), показывают долю объяснённой дисперсии объясняемого ряда. www.fsight.ru R2 принимает значение от 0 до 1 и показывает, насколько хорошо модель объясняет данные. www.fsight.ru Чем ближе R2 к 1, тем лучше модель, тем меньше доля необъяснённого. www.fsight.ru

Таким образом, информационный критерий Акаике отличается от метрик, основанных на ошибках, тем, что он не даёт содержательной интерпретации значений, а используется только для сравнения моделей. loginom.ru ru.ruwiki.ru

При этом информационные критерии, в том числе AIC, учитывают число наблюдений и число параметров модели и отличаются друг от друга видом «функции штрафа» за число параметров. www.fsight.ru В большинстве случаев, чтобы получить полную картину, может потребоваться применение нескольких критериев. loginom.ru