Saya ingin menghitung AICc dari model regresi ridge. Masalahnya adalah jumlah parameter. Untuk regresi linier, kebanyakan orang menyarankan bahwa jumlah parameter sama dengan jumlah koefisien estimasi ditambah sigma (varian kesalahan).
Ketika datang ke regresi ridge saya membaca bahwa jejak matriks topi - derajat kebebasan (df) - hanya digunakan sebagai jumlah parameter istilah dalam rumus AIC (misalnya di sini atau di sini ).
Apakah ini benar? Bisakah saya juga menggunakan df untuk menghitung AICc? Bisakah saya menambahkan +1 ke df ke akun untuk varians kesalahan?
Jawaban:
AIC dan regresi ridge dapat dibuat kompatibel ketika asumsi tertentu dibuat. Namun, tidak ada metode tunggal untuk memilih penyusutan untuk regresi ridge sehingga tidak ada metode umum untuk menerapkan AIC. Regresi Ridge adalah bagian dari regularisasi Tikhonov . Ada banyak kriteria yang dapat diterapkan untuk memilih faktor perataan untuk regularisasi Tikhonov, misalnya, lihat ini . Untuk menggunakan AIC dalam konteks itu, ada makalah yang membuat asumsi yang agak spesifik tentang bagaimana melakukan regularisasi itu, pemilihan parameter regularisasi berbasis kompleksitas informasi untuk solusi dari masalah inversi yang terkondisi dengan buruk . Secara khusus, ini mengasumsikan
sumber