模型选择即假设检验，而假设检验的贝叶斯解答是自然的

比较模型A和模型B，本质上是比较两个不同复杂度的假设。贝叶斯框架通过**边际似然**（或证据）自动实现了“奥卡姆剃刀”：过于复杂的模型，因为其预测概率被分散到更多可能的结果上，其边际似然反而可能低于一个恰到好处的简单模型。这提供了一种原则性的、基于概率的模型复杂度惩罚方式，而非人为设定的交叉验证折数。