Bayesian Regression (Regresión Bayesiana)

Es un enfoque probabilístico dentro del aprendizaje automático que se basa en el teorema de Bayes para calcular la distribución posterior de los parámetros de un modelo dado un conjunto de datos observados.

Integra conocimientos previos (conocidos como priors) con la evidencia recogida en los datos para generar predicciones con una estimación de la incertidumbre.

En lugar de proporcionar una única solución puntual, produce distribuciones completas de los parámetros y resultados, lo que permite tomar decisiones más informadas y robustas.

Es especialmente útil en escenarios con conjuntos de datos pequeños o ruidosos, donde métodos deterministas podrían ser menos efectivos.

Su capacidad para cuantificar la incertidumbre hace que sea popular en aplicaciones como predicción estructurada, análisis de riesgos y optimización.