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集成学习中增强多样性的常见做法有（）。

集成学习中不同的多样性增强机制不可同时使用

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。

在集成学习中，对于数据型输出，最常见的结合策略是（）。