MDL准则，怎么用？

MDL（Minimum Description Length）准则是信息论中的一个概念，它用于衡量数据的压缩效率，即为了准确地描述数据，所需的最小信息量。在机器学习和统计模型选择中，MDL提供了一种量化模型复杂度的标准，有助于我们选择最简洁、解释力最强的模型。

使用MDL准则的一般步骤如下：
1. **构建模型**：对于给定的数据集，构建一系列可能的模型。
2. **编码**：对每个模型，计算其相应的概率分布（如贝叶斯估计），并估算出用该分布来描述数据所需要的比特数（使用香农熵或自信息量）。
3. **数据编码**：根据选定的模型，实际编码并测量描述原始数据的比特数。
4. **选择模型**：选择MDL值最低的模型作为最终模型，这个模型既能较好地拟合数据，又不会过度复杂以至于导致过拟合。
5. **评估性能**：用测试数据验证所选模型的预测能力以及压缩效果。