matlab中的AIC和BIC准则

在统计学中，AIC (Akaike Information Criterion) 和 BIC (Bayesian Information Criterion) 是两个经常用于模型选择的准则。

AIC 是一种使用似然函数和模型复杂度的准则。它通过考虑模型的拟合优度和模型复杂度的平衡来选择最优模型。AIC 值越小表示模型越好。

BIC 也是一种使用似然函数和模型复杂度的准则，但与 AIC 不同的是，BIC 偏向于更简单的模型。BIC 的值取决于样本量和模型参数个数，BIC 值越小表示模型越好。

在 MATLAB 中，可以使用 fitlm 函数来进行线性回归，并可以通过指定 'Criterion' 参数为 'AIC' 或 'BIC' 来选择最优模型。例如：

% 读取数据
data = readtable('data.csv');

% 拟合线性回归模型并选择最优模型
model_aic = fitlm(data, 'y ~ x1 + x2', 'Criterion', 'AIC');
model_bic = fitlm(data, 'y ~ x1 + x2', 'Criterion', 'BIC');