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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：
该式中左边 E 表示集成后的泛化误差，右侧 是个体学习器的平均泛化误差， 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。
【1】一起来读西瓜书：第八章 集成学习
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