赤池信息量准则（，简称AIC）是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型「拟合」资料之优良性（，白话：合身的程度）的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在信息熵的概念基础上。
AIC.在一般的情况下，AIC可以表示为：其中："K"是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态分布。让"n"为观察数，"RSS"为残差平方和，那么AIC变为：增加自由参数的数目提高了拟合的优良性，AIC鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合（O