Was bedeutet "Akaike-Informationskriterium"?
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Das Akaike-Informationskriterium (AIC) ist ein Werkzeug, um das beste Modell aus einer Reihe von Modellen auszuwählen. Es ist hilfreich, wenn du ein Gleichgewicht finden möchtest zwischen wie gut ein Modell zu den Daten passt und wie einfach das Modell ist.
Wie AIC funktioniert
AIC berechnet einen Score für jedes Modell. Ein niedrigerer Score bedeutet ein besseres Modell. Es berücksichtigt zwei Dinge: die Güte der Anpassung des Modells, die zeigt, wie gut das Modell zu den Daten passt, und die Anzahl der Parameter, die anzeigt, wie komplex das Modell ist. Der AIC versucht, ein Modell zu finden, das gut passt, ohne zu kompliziert zu sein.
Warum AIC wichtig ist
AIC hilft Forschern und Analysten, bessere Entscheidungen beim Modellieren von Daten zu treffen. Es kann Überanpassung verhindern, die passiert, wenn ein Modell zu speziell auf den bestimmten Datensatz zugeschnitten ist und bei neuen Daten nicht gut abschneidet. Indem es sowohl auf Anpassung als auch auf Einfachheit fokussiert, fördert AIC die Verwendung von Modellen, die in der Praxis wahrscheinlicher nützlich sind.