我看到不同的论文使用不同的术语来表达他们用来比较贝叶斯模型的评分规则。其中一些术语是，

• 对数预测密度（贝叶斯数据分析 - Andrew Gelman）
• 对数预测似然
• 对数预测概率
• 对数边际似然

在 A. Gelman 的《贝叶斯数据分析》一书中，解释了使用对数预测密度来比较贝叶斯模型。但是，我读过的论文使用不同的指标（或不同的词来描述相同的指标）。我的问题是，

1. 所有这些术语都表示相同的评分规则吗？如果不能，请解释一下它们与第一个相比的区别（对数预测密度）
2. 其中哪一个最适合比较贝叶斯回归模型？或者有没有更好的评分规则？

感谢您对理解上述条款的任何帮助。