贝叶斯方法在预测和不确定性方面优于经典稀疏回归

一项新的基准研究评估了六种稀疏回归方法，将 Lasso 等经典方法与 Horseshoe 和 Spike-and-Slab 等贝叶斯技术进行了比较。研究发现，贝叶斯方法通常能提供更优的预测误差和更准确的不确定性估计，其中 Horseshoe 先验实现了接近名义的覆盖率。然而，在变量选择方面，Lasso 和 Spike-and-Slab 的表现相当，这表明当不需要完整的后验估计时，Lasso 仍然是一个实用的选择。 AI

影响 提供了回归技术的比较分析，为从业者在具有挑战性的数据条件下进行预测和变量选择方面的方法选择提供了信息。

排序理由 这是在 arXiv 上发表的经典方法和贝叶斯方法的基准研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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