Fehler-Nichtübereinstimmungs-ZerlegungEs bezieht sich auf den Prozess der Zerlegung des integrierten Generalisierungsfehlers, der wie folgt ausgedrückt werden kann:

$latex {E= \overline {E}- \overline {A}}$

In dieser Formel stellt die linke Seite E den Generalisierungsfehler nach der Integration dar, und die rechte Seite $latex {\overline {E}}$ ist der durchschnittliche Generalisierungsfehler der einzelnen Lernenden, $latex {\overline {A}}$ Es stellt die Gesamtdivergenz einzelner Lernender dar. Aus dieser Formel können wir schließen, dass der Ensembleeffekt umso besser ist, je höher die Genauigkeit und Vielfalt der einzelnen Lernenden ist.

Verweise

【1】Lasst uns gemeinsam Xiguashu lesen: Kapitel 8 Ensemble-Lernen