通常，模型选择的目标是为未来预测选择一个模型，通过平方误差损失来衡量未来预测的准确性是很自然的。在贝叶斯方法下，人们通常认为最优预测模型是具有最高后验概率的模型，但事实并非如此。本文表明，在正常线性模型中进行选择时，最佳预测模型通常是中值概率模型它被定义为由那些总体后验概率大于或等于模型中1/2的变量组成的模型。中值概率模型通常不同于最高概率模型。