灵活的贝叶斯惩罚回归建模：贝叶斯套索、马蹄铁和马蹄铁+线性、逻辑回归和计数回归-matlab开发

这是一个全面的、用户友好的工具箱，实现了贝叶斯线性回归、逻辑回归和计数回归的最新技术。 该工具箱提供了 ridge、lasso、horseshoe、horseshoe+、log-t 和 g-prior 回归的高效且数值稳定的实现。 对于预测变量数量大于样本大小的数据集，建议使用套索、马蹄形、马蹄形+ 和 log-t 先验，并且 log-t 先验提供对未知稀疏级别的适应。 该工具箱允许将预测变量分配到逻辑分组（可能重叠，以便预测变量可以成为多个组的一部分）。 这可用于利用关于预测因子的先验知识以及它们如何相互关联（例如，将遗传数据分组为基因和基因集合，例如通路）。 现在通过实施泊松和几何回归模型支持计数回归。 为了支持带有异常值的数据分析，我们在贝叶斯线性回归的实现中提供了两个重尾误差模型：拉普拉斯和学生 t 分布误差。 大多数功能都易于使用，工具箱可以直接处理 MATLAB 表（包括自