如何构建好的集成 期望结果 期望结果 个体1（精度33.3%） 个体1（精度33.3%） 个体2（精度33.3%） 集成（精度33.3%） 个体2（精度33.3%） 集成（精度0%） 个体3（精度33.3%） 个体3（精度33.3%） 投票 投票 个体必须有差异 个体精度不能太低 EE-4 IA.Krogh &Vedelsby,NIPS94] 个体学习器越精确、差异越大，集成越好期望结果 个体1 (精度33.3%) 个体2 (精度33.3%) 个体3 (精度33.3%) 集成(精度33.3%) 投票 个体必须有差异 期望结果 个体1 (精度33.3%) 个体2 (精度33.3%) 个体3 (精度33.3%) 集成 (精度0%) 投票 个体精度不能太低 E E A = − 个体学习器越精确、差异越大，集成越好 [A. Krogh & J. Vedelsby, NIPS94] 如何构建好的集成