施瓦茨贝叶斯准则 (SBC)
时间: 2023-12-09 21:04:17 浏览: 71
施瓦茨贝叶斯准则(Schwarz Bayesian Criterion,SBC)是一种模型选择准则,用于在统计建模中选择最优的模型。它是贝叶斯信息准则(BIC)的一个变体。
SBC的目标是在各个模型中找到一个平衡点,即选择具有最高边际似然和最低复杂度的模型。SBC通过对模型的复杂度进行惩罚,避免了选择过于复杂的模型,从而提高了模型的泛化能力。
SBC的计算方法如下:
1. 首先,从一组候选模型中选择一个基准模型。
2. 对于每个候选模型,计算其边际似然函数。
3. 计算每个模型的复杂度惩罚项,可以使用参数数量或其他模型复杂度度量来衡量。
4. 将边际似然和复杂度惩罚项组合起来,得到每个模型的SBC值。
5. 最后,选择具有最小SBC值的模型作为最优模型。
SBC在模型选择中起到了重要的作用,可以帮助我们在多个候选模型中选择最佳的模型。
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