定义

贝叶斯信息量准则（Bayesian information criterion, BIC），指一种基于贝叶斯理论的模型选择标准，由吉迪思·施瓦茨(Gideon Schwarz)提出。通过惩罚复杂模型，平衡拟合优度与参数数量，选择最优模型。公式为-2 倍对数似然值加上参数个数乘以样本量的对数，值越小模型越好。适用于大样本情况下的模型比较。