贝叶斯线性回归是什么激发了这个愿望清单请求？
我最近与日本触媒株式会社进行了一次会议。 客户表示，他们想要执行反映先验知识的线性回归，例如贝叶斯线性回归。 他们说，线性回归经常估计化学上不可能的系数。
请描述您希望看到的新的或改进的功能或解决方案。
贝叶斯线性回归
如果提供此新功能，对您和/或其他用户有何价值？
用户可以执行反映先验知识的线性回归。
这是外部客户的请求吗？
是的。NIPPON SHOKUBAI CO LTD 要求提供此功能。
是否有具有我们应该注意的此功能或解决方案的竞争软件包？
Python。
https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.linear_model.BayesianRidge.html
这是否会影响客户的续订、扩展或采用？如果我们不解决这个问题，是否会导致帐户面临风险？
有扩展的潜力。
预测建模和机器学习回复：贝叶斯线性回归 - 状态更改为：已确认回复：贝叶斯线性回归 - 状态更改为：需要信息@Takumi_Saru如果我们能获得更多信息将会很有帮助。 特别是，客户能否提供一个数据示例并描述他们如何应用贝叶斯方法进行回归。
到 python 包的链接是一种在岭回归中使用正则化参数的贝叶斯估计的方法，但上面的请求似乎比仅使用岭回归更通用。
回复：贝叶斯线性回归@萨姆加德纳-桑，抱歉这么晚回复。
我与客户核实并收到以下回复。
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我们无法提供具体的样本数据。
使用的一个示例是通过将化学背景（例如，温度对内部压力有积极影响）作为系数的先验分布来构建对异常值具有鲁棒性的模型（假设化学上有效的模型）。
很抱歉，我们无法提供具体的样本数据，但我们可以为您创建玩具数据。
如果您想要玩具数据，可以告诉我们截止日期吗？
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回复：贝叶斯线性回归如果可以发送示例数据集和问题描述，那将非常有帮助。
回复：贝叶斯线性回归@萨姆加德纳-san，我会要求客户创建玩具数据。
收到玩具数据后我会与您联系。
