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    Python 根据AIC准则定义向前逐步回归进行变量筛选(二)

    AIC即赤池值,是衡量模型拟合优良性和模型复杂性的一种标准,在建立多元线性回归模型时,变量过多,且有不显著的变量时,可以使用AIC准则结合逐步回归进行变量筛选。AICD数学表达式如下: A I C = 2 p + n ( l o g ( S S E / n ) ) AIC=2p+n(log(SSE/n)) AIC=2p+n(log(SSE/n)) 其中, p p p是进入模型当中的自变量个数, n n n为样本量, S S E SSE SSE是残差平方和,在 n n n固定的情况下, p p p越小, A I C AIC AIC越小, S S E SSE SSE越小, A I C AIC AIC越小,而 p p p越小代表着模型越简洁, S S E SSE SSE越小代表着模型越精准,即拟合度越好,综上所诉, A I C AIC AIC越小,即模型就越简洁和精准。

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