贝叶斯外延(Bayesian extrapolation)是一种用于拓展预测值范围的方法,主要用于机器学习中。
在机器学习中,我们通常会使用训练数据来拟合一个模型,并使用该模型来预测新数据。然而,有时候我们发现,预测值范围过小,无法满足实际需求。这时候,就需要使用贝叶斯外延来拓展预测值的范围。
贝叶斯外延的基本思想是,对于训练数据中的每个点,我们都会计算出一个预测值和一个误差范围。预测值表示预测结果,而误差范围则表示预测值可能的误差范围。我们可以使用这些预测值和误差范围来绘制预测曲线,并在曲线两侧绘制出预测误差的区间,从而拓展预测值的范围。
贝叶斯外延的主要作用是拓展预测值的范围,以便更好地满足实际需求。通过使用预测值和误差范围,我们可以更准确地预测新数据,并且可以更好地评估预测的准确性。
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