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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

MATLAB

MATLABはMathWorksで開発された数値計算や数値の視覚化のための高水準の対話型プログラミング環境です。

Python 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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赤池情報量基準AICの計算時、モデルは機械学習モデル(Linear SVR・Lasso等)でも良いのか?

Kalman_taku

総合スコア41

R

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投稿2019/02/08 12:03

前提・実現したいこと

AIC=-2*(最大対数尤度)+2*(モデルのパラメータ数)で計算ができるが、
「最大大数尤度」を計算するとき、機械学習モデルで計算を行いたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

いわゆる緑の本では、単純なARモデルや最小二乗回帰を用いたAICは見てきたが、
機械学習を用いたAICはみたことがございません。

知りたいこと

そもそも、「機械学習でAICを計算してはいけないなどのAICには仮定が存在しているのでしょうか?」
ここで知りたいことは、機械学習モデルを用いてAICを計算できるか?のみでございます。

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回答1

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ベストアンサー

SVMでもLASSOでもモデルパラメータ推定後にAICの計算式を用いれば結果が得られるというのが結論かと思います。
ただし、SVMやLASSOは最尤推定によってパラメータを推定していないので、尤度(あるいは対数尤度)は別途計算するしかありません。したがって、質問に記載のあるように「機械学習を用いてAICを計算」は難しいかと思います。
どうしても機械学習を用いてAICを計算したいのであれば、AICをコスト関数として定義して、最適化アルゴリズムでパラメータを学習させれば、うまくいくかと思います。

投稿2019/02/08 23:40

R.Shigemori

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