在误差完全相关即 c = v 的情况下,均方误差减少到 v,所以模型平均没有任何帮助。在错误完全不相关即 c = 0 的情况下,该集成平方误差的期望仅为 1/k * v。这意味着集成平方误差的期望会随着集成规模增大而线性减小。换言之,平均上,集成至少与它的任何成员表现得一样好,并且如果成员的误差是独立的,集成将显著地比其成员表现得更好。

Bagging是一种允许重复多次使用同一种模型、训练算法和目标函数的方法。