Criterio d'informazione di Akaike (AIC)
Verificato
Aggiornato il 03/08/2026
Significato di «Criterio d'informazione di Akaike (AIC)»
Criterio per la selezione dei modelli che bilancia bontà di adattamento e complessità penalizzando il numero di parametri con un termine pari a 2k; a parità di dati si preferisce il modello con AIC minore.
Fonti: Selezione modelli. Hastie, Tibshirani, Friedman, ESL (cap. 7); scikit-learn (LassoLarsIC) · Verificato il 2026-08-03
Domande frequenti su Criterio d'informazione di Akaike (AIC)
Cosa significa «Criterio d'informazione di Akaike (AIC)»?
Criterio per la selezione dei modelli che bilancia bontà di adattamento e complessità penalizzando il numero di parametri con un termine pari a 2k; a parità di dati si preferisce il modello con AIC minore.
A quale glossario appartiene «Criterio d'informazione di Akaike (AIC)»?
«Criterio d'informazione di Akaike (AIC)» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.