貝葉斯線性回歸是什麼激發了這個願望清單請求？
我最近與日本觸媒株式會社進行了一次會議。 客戶表示，他們想要執行反映先驗知識的線性回歸，例如貝葉斯線性回歸。 他們說，線性回歸經常估計化學上不可能的係數。
請描述您希望看到的新的或改進的功能或解決方案。
貝葉斯線性回歸
如果提供此新功能，對您和/或其他用戶有何價值？
用戶可以執行反映先驗知識的線性回歸。
這是外部客戶的請求嗎？
是的。NIPPON SHOKUBAI CO LTD 要求提供此功能。
是否有具有我們應該注意的此功能或解決方案的競爭軟件包？
Python。
https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.linear_model.BayesianRidge.html
這是否會影響客戶的續訂、擴展或採用？如果我們不解決這個問題，是否會導致帳戶面臨風險？
有擴展的潛力。
預測建模和機器學習回复：貝葉斯線性回歸 - 狀態更改為：已確認回复：貝葉斯線性回歸 - 狀態更改為：需要信息@Takumi_Saru如果我們能獲得更多信息將會很有幫助。 特別是，客戶能否提供一個數據示例並描述他們如何應用貝葉斯方法進行回歸。
到 python 包的鏈接是一種在嶺回歸中使用正則化參數的貝葉斯估計的方法，但上面的請求似乎比僅使用嶺回歸更通用。
回覆：貝葉斯線性迴歸@薩姆加德納-桑，抱歉這麼晚回覆。
我與客戶核實並收到以下回覆。
--
我們無法提供具體的樣本數據。
使用的一個例子是透過將化學背景（例如，溫度對內部壓力有正面影響）作為係數的先驗分佈來建立對異常值具有穩健性的模型（假設化學上有效的模型）。
很抱歉，我們無法提供具體的樣本數據，但我們可以為您建立玩具數據。
如果您想要玩具數據，可以告訴我們截止日期嗎？
--
回覆：貝葉斯線性迴歸如果可以發送範例資料集和問題描述，那將非常有幫助。
回覆：貝葉斯線性迴歸@薩姆加德納-san，我會請客戶創建玩具資料。
收到玩具資料後我會與您聯繫。
