间中的假设进行抽样来近似贝叶斯最优分类器，并使用贝叶斯定律将它们组合起来。与贝叶斯最优分类器不同，贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging，BMA）可以实际实现。通常使用诸如MCMC的蒙特卡罗方法对假设进行采样。例如，可以使用吉布斯采样来绘制代表分布formula_11的假设。已经证明，在某些情况下，当以这种方式绘制假设并根据贝叶斯定律求平均时，该算法具有预期误差，该误差被限制为贝叶斯最优分类器的预期误差的两倍。尽管这种技术理论正确，但早期工作中的实验结果表明，与简单的集成方法如Ba