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集成學習是機器學習領域的一個重要分支，其通過整合多個學習器以獲得比單個學習器更好的學習效果。多樣性和間隔被認為是影響集成學習效果的兩個關鍵因素。現有研究大多是對這兩個因素的影響單獨進行分析。該文的研究集中于泛化誤差、AUC、多樣性和間隔之間關系及其在基分類器的權重優化中的應用。該文首先在泛化誤差分解理論的基礎上，給出了AUC的分解定理。進一步地，該文討論了泛化誤差、AUC、多樣性與間隔之間的關系，并指出常用的最大化間隔方法在降低經驗誤差的同時，也會降低基分類器之間的多樣性，進而導致過擬合問題基于這些理論結果，該文提出了兩種新的基分類器的權重優化算法，通過求解次優化問題，實現在準確性和多樣性之間的最佳平衡。在35個公開數據集上的實驗結果表明，該文所提出的算法在絕大多數情況下都優于現有常用的集成方法。
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