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个体学习器（），则集成越好

集成学习中个体学习器的“准确性”和“差异性”可以同时满足

个体学习器准确性越高、多样性越大，则集成越好

要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的“准确率”，即学习器不能太坏，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。

集成学习模型的集成方式有