5、LASSO模型选择：交叉验证-AIC-BICimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLassoCV,LassoLarsCV,LassoLarsICfromsklearnimportdatasetsplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#这是为了在执行np.log10时避免被零除EPSILON=1e-4X,y=datasets.load_dia

我想计算线性模型的AIC以比较它们的复杂性。我是这样做的:regr=linear_model.LinearRegression()regr.fit(X,y)aic_intercept_slope=aic(y,regr.coef_[0]*X.as_matrix()+regr.intercept_,k=1)defaic(y,y_pred,k):resid=y-y_pred.ravel()sse=sum(resid**2)AIC=2*k-2*np.log(sse)returnAIC但是我收到一个在日志中被零除错误。 最佳答案 sklear

时间序列学习（5）：ARMA模型定阶（AIC、BIC准则、Ljung-Box检验）1、信息量准则2、寻找对数收益率序列的最佳阶数3、构建模型4、模型评估第3篇笔记给出了一个较为复杂的模型ARMA，它是AR和MA模型的组合。如果要用ARMA模型对时间序列进行建模，那么首先得确定模型的AR和MA两部分的阶数(p,q)(p,q)(p,q)；确定好阶数后，我们就可以通过回归或者简单的最小二乘法来进一步确定模型的参数。所以，首先我们得确定模型的阶数。确定阶数其实可以直接从前面介绍的相关图中通过“截尾”及“拖尾”获得（这个方法不详述了）。不过看图形判断毕竟有点主观，下面介绍基于信息量准则的方法。1、信息量