BMA：贝叶斯模型平均的应用示例

简介：
本文章详细介绍了贝叶斯模型平均（BMA）的概念及其在实际问题中的应用案例，通过具体实例帮助读者理解如何利用BMA技术提高预测准确性。 贝叶斯模型平均提供用于执行贝叶斯模型平均（BMA）的例程。 BMA在模型空间（例如线性回归模型）内搜索潜在有效的模型，并计算该空间上的后验概率分布，然后根据这些概率对整个模型集合进行加权平均以估计系数值。运行BMA的过程类似于拟合一个常规的回归模型。 对于最终用户来说，以下脚本可能会很有帮助： - `linear_regression.py`：包含用于贝叶斯线性回归的相关例程。 - `linear_averaging.py`：提供有关如何使用线性BMA的具体指导和应用案例。 - `sim.py`：演示了基本的线性BMA用法。 如果需要将BMA应用于不同的模型空间，以下脚本可能会有所帮助： - `core.py`：包含适用于通用贝叶斯平均方法的基本例程。 - `mcmc.py`：提供用于实现马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的例行程序，这是执行复杂的统计推断的关键技术。 我所使用的特定贝叶斯回归模型需要两个超参数： 1. g 参数用来惩罚模型规模。建议将其设置为观察数据点数和维度平方的最大值。 2. p 是另一个关键参数，在具体应用中需根据具体情况设定。