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マローズのCp

date: 2019-07-04 excerpt: マローズのCpについて

tag: モデルの複雑さマローズのCpMallows's Cp


マローズのCp ついて

概要

  • モデルの最適なパラメータを示す指標
  • 特定条件下ではAICと同じ意味になる

定義と性質

\[C_p = \frac{SSE_p}{S^2} -N + 2P\]
  • SSE_p = \sum(y_i - \hat{y_{pi}})^2
  • S^2 = \sum(y_i - \hat{y_{all,i}})^2
  • N; 標本のサイズ

p個のパラメータを使った誤差/すべてのパラメータを使った誤差となり、精度的にベストの特徴量の数を示している

参考

  • マローズのCp


モデルの複雑さマローズのCpMallows's Cp Share Tweet