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误差-分歧分解 Error-ambiguity Decomposition
日期
7 年前
$latex {E= \overline {E}- \overline {A}}$
$latex {\overline {E}}$ $latex {\overline {A}}$
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日期
误差-分歧分解指将集成后的泛化误差分解开的过程，可以用下式表示：
$latex {E= \overline {E}- \overline {A}}$
该式中左边 E 表示集成后的泛化误差，右侧 $latex {\overline {E}}$ 是个体学习器的平均泛化误差， $latex {\overline {A}}$ 表示个体学习器的集成分歧，从该式可以得出结论：个体学习器的准确性越高、多样性越大，集成效果越好。
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误差-分歧分解指将集成后的泛化误差分解开的过程，可以用下式表示：
$latex {E= \overline {E}- \overline {A}}$
该式中左边 E 表示集成后的泛化误差，右侧 $latex {\overline {E}}$ 是个体学习器的平均泛化误差， $latex {\overline {A}}$ 表示个体学习器的集成分歧，从该式可以得出结论：个体学习器的准确性越高、多样性越大，集成效果越好。