Diabetes dataset

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。