定义

似然距离（likelihood distance），指用于衡量两个统计模型之间差异的指标，通过比较各自的似然函数值来量化模型与数据的拟合程度差异。常用于模型选择和假设检验，帮助判断哪个模型更适合描述数据。适合在复杂模型或大数据集的背景下应用，广泛用于统计学和机器学习中，提供对模型优劣的定量评估。