將模型準確性的不確定性納入貝葉斯推論中，可以通過引入基於模型不準確性的先驗分佈來實現。具體而言，可以使用與模型不準確性相關的匹配度（mismatch）來調整模型的先驗概率。這意味著在進行貝葉斯推論時，對於每個模型，根據其在特定參數空間中的準確性，計算其相對的先驗概率。
例如，使用公式 ( \\Pi(M_i | \\lambda) = M_i(\\lambda)^{-4} / \\sum_j M_j(\\lambda)^{-4} ) 來確定每個模型的先驗概率，這樣可以優先考慮在特定參數範圍內表現最好的模型。這種方法不僅能夠減少由於模型不準確性引起的系統性誤差，還能提高推斷結果的可靠性，因為它能夠更好地反映模型在實際數據中的適用性。