Возможно, имелись в виду различия между информационным критерием Акаике (AIC) и метриками, основанными на ошибках, которые отражают степень рассогласования фактического и предсказанного моделью значений. 2

Информационный критерий Акаике позволяет сравнивать несколько статистических моделей друг с другом, чтобы определить, какая из них лучше соответствует данным. 2 Особенностью критерия является введение штрафа за число параметров модели. 2 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. 2

Метрики, основанные на ошибках, например, коэффициент детерминации (R2), показывают долю объяснённой дисперсии объясняемого ряда. 3 R2 принимает значение от 0 до 1 и показывает, насколько хорошо модель объясняет данные. 3 Чем ближе R2 к 1, тем лучше модель, тем меньше доля необъяснённого. 3

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. 24

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. 3 В большинстве случаев, чтобы получить полную картину, может потребоваться применение нескольких критериев. 2