Tiêu chí thông tin Akaike Information Criterion (AIC)

AIC được tính như sau:

   

Trong đó:

• (L): độ “hợp lý” của mô hình (log-likelihood)
• (k): số lượng tham số (càng nhiều càng bị trừ điểm!)

👉 Mô hình nào có AIC thấp nhất sẽ được trao vương miện 🎖️

---

🎬 Ví dụ vui

Bạn có 3 mô hình dự đoán điểm thi:

• Mô hình A: đơn giản, ít tham số
• Mô hình B: thêm vài biến, dự đoán tốt hơn
• Mô hình C: siêu phức tạp, dự đoán cực sát nhưng dùng cả đống biến

Bạn tính AIC cho cả 3. Kết quả:

• A: AIC = 120
• B: AIC = 115
• C: AIC = 118

👉 Mô hình B thắng vì có AIC thấp nhất — vừa đủ thông minh, không “làm màu” quá mức 😎

---

🧪 AIC giúp gì?

• Chọn mô hình tốt nhất trong số nhiều mô hình
• Tránh overfitting: mô hình quá phức tạp sẽ bị “phạt điểm”
• Cân bằng giữa độ chính xác và độ đơn giản