Chào mừng các bạn đến với bài học lý thuyết cuối cùng trong chuỗi bài viết của chúng ta! Chúng ta đã đi một chặng đường dài, từ việc lựa chọn một mô hình duy nhất trong số nhiều ứng viên, đến việc “pha trộn” một cách tinh tế giữa một mô hình phức tạp và một mô hình đơn giản hơn bằng kỹ thuật thu hẹp James-Stein. Bài học hôm nay sẽ đưa chúng ta đến bước phát triển logic tiếp theo và cũng là phương pháp tổng quát nhất: Trung bình mô hình (Model Averaging). Ý tưởng cốt lõi rất đơn giản và mạnh mẽ: Nếu chúng ta không chắc chắn mô hình nào là tốt nhất, tại sao phải đặt cược tất cả vào một mô hình duy nhất? Thay vào đó, chúng ta hãy kết hợp các dự báo hoặc ước lượng từ tất cả các mô hình ứng viên, gán nhiều trọng số hơn cho những mô hình “tốt hơn”. Cách tiếp cận này giống như việc tham khảo ý kiến của một hội đồng …