В чем заключаются преимущества и недостатки AIC и BIC для выбора моделей регрессии?

AIC и BIC — важные критерии для выбора моделей регрессии. vitalflux.com Они помогают исследователям определить наиболее подходящую модель для их данных, учитывая как соответствие модели, так и её сложность. vitalflux.com

Преимущества AIC:

• Подходит, когда цель — предсказание, а не вывод. www.numberanalytics.com
• Более терпим к сложности, что делает его предпочтительным для моделей, в которых важно учитывать тренды и тонкие структуры. www.numberanalytics.com
• Позволяет не допустить переобучения, если тестовое множество недоступно из-за малого объёма данных. loginom.ru

Недостатки AIC:

• Если объём обучающей выборки мал, то AIC имеет тенденцию переоценивать модели с большим числом параметров. loginom.ru
• 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

Преимущества BIC:

• Полезен, когда фокус на том, чтобы определить истинную модель среди конечного набора моделей-кандидатов. www.numberanalytics.com
• Лучше работает с большими объёмами выборки, так как штраф увеличивается с размером выборки, что предотвращает переобучение. www.numberanalytics.com
• Часто приводит к выбору более простых моделей, чем AIC. www.numberanalytics.com

Недостатки BIC:

• Хорошо работает только на выборках большого объёма. loginom.ru
• BIC и AIC неоправданно ограничивают модели, параметры которых известны частично, по сравнению с моделями, которые требуют оценки параметров на основе данных. stats.stackexchange.com

На практике AIC и BIC часто используют вместе, дополняя другими методами проверки, чтобы обеспечить надёжность и интерпретируемость финальной модели. www.numberanalytics.com