Динамическое байесовское усреднение моделей

Динамическое байесовское усреднение моделей (DMA) расширяет стандартное байесовское усреднение моделей на случаи, когда наилучшая предсказательная модель может меняться со временем. Оно поддерживает вероятностное распределение над набором конкурирующих моделей и последовательно обновляет это распределение по мере поступления новых наблюдений, позволяя весам моделей эволюционировать, а не оставаться фиксированными на протяжении всей выборки.