摘要： 在模型选择中, 我们通常从一组候选模型中选择一个"最优"的模型(基于某种模型评价准则, 比如AIC分数). 然后, 使用这个选定的"最优"模型进行预测. 与这种选择单一最优模型不同的是, 贝叶斯模型平均给每个模型赋予权重, 并进行加权平均确定最终的预测值. 其中, 给某个模型赋予的权重是该模型的后验概率. 阅读全文