定义

赤池信息量准则（Akaike information criterion, AIC），指一种评估统计模型拟合优度的标准，由日本统计学家赤池弘次提出。通过权衡模型复杂度与拟合精度，选择最优模型。公式为-2 倍对数似然值加上2 倍参数个数，惩罚过多参数以避免过拟合。值越小模型越好。广泛应用于时间序列分析、回归分析等领域。