貝葉斯信息量準則

在統計學當中 ， 貝葉斯信息量準則 （ 或者 ： Schwarz information criterion ； 縮寫 ： BIC 、 SIC 、 SBC 、 SBIC ） 是在有限集合中進行模型選擇的準則 ： BIC最低的模型是最好的 。 該準則部分基於似然函數並與赤池信息量準則 （ AIC ） 緊密相關 。 擬合模型時 ， 增加參數可提高似然 ， 但如此下去可能導致過擬合 。 BIC與AIC都致力於向模型中引入關於參數數量的懲罰項 ； 其中 ， BIC中的懲罰項會大於AIC中的懲罰項 。