広く使える情報量規準

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広く使える情報量規準 (WAIC; Widely applicable information criterion, Watanabe–Akaike information criterion) は、特異的統計モデルに対する赤池情報量基準 (AIC) の一般化版[1]2009年渡辺澄夫が発表した[2]

広く使えるベイズ情報量規準 (WBIC; Widely applicable Bayesian information criterion) は、特異的統計モデルに対するベイズ情報量規準 (BIC)の一般化版[3]2013年に渡辺澄夫が発表した。WBIC は、サンプル数が n の時に、逆温度1/log n の事後分布に対する平均対数尤度関数

WAICもWBICも真の分布に関する情報無しに数値的に計算できる。

参考文献[編集]

  1. ^ Sumio Watanabe. 2010. Asymptotic Equivalence of Bayes Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory. Journal of Machine Learning Research 11 (2010). 3571–3594.
  2. ^ 広く使える情報量規準(WAIC)の続き
  3. ^ Sumio Watanabe. 2013. A Widely Applicable Bayesian Information Criterion. Journal of Machine Learning Research 14 (2013). 867–897.

外部リンク[編集]

渡辺澄夫による解説