【統計用語】ベイズ情報量規準(BIC)とは

ベイズ情報量規準(BIC)とは

ベイズ情報量規準(BIC: Bayesian Information Criterion)は、統計モデルの適合度を評価するための指標の一つです。複数のモデルを比較し、最も適切なモデルを選択するために使用されます。BICは、モデルの複雑さとデータへの当てはまりのバランスを取るための基準として広く利用されています。

一般的に以下の数式で表すことができます。

BIC=−2×ln(L)+ln(n)×k

n: サンプルサイズ
ペナルティ項: ln(𝑛)×𝑘

関連用語:赤池情報量基準(AIC) https://aiacademy.jp/media/?p=1863

🎁ちょっとひと息 ! 業務や学習に役立つライブラリーをプレゼント !

オンラインプログラミングスクールのAI Academy Bootcamp LINE公式のライブラリーでは無料動画、講座、最新技術資料など、学習や業務に役立つ秀逸な教材や実践的なリソースを豊富に取り揃えています!毎週新しいコンテンツも更新中です。LINE友だち登録でプレゼントします。ぜひご活用ください!

LINE Libraryで人気 No.1の資料です。

【業務で役立つプロンプト15選!コピぺしてすぐに活用可!プロンプトを自動生成するGPTsも紹介】 「PythonでBICを計算するコードを生成」や「ベイズ推論の基本を解説」などのプロンプトの自動作成も可能です!分析業務の効率化にお役立てください。

統計学や機械学習を効率よく学ぶには?

統計学や機械学習を効率よく学ぶには、普段からデータ解析している現役のデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問できる環境で学ぶことです。
AI Academy Bootcamp ではAI・データサイエンス、機械学習の実践力を高める全4コース40時間以上の動画が見放題!AIの学習に必須のPythonの学習から始まり、データサイエンス・機械学習など、目的に応じた幅広い分野をカバーしています。