集成学习各学习器之间相关性

集成学习是一种机器学习技术，其目的是将多个学习器（分类器或回归器）的输出组合起来，以获得更好的预测性能。学习器之间的相关性是集成学习中非常重要的一个问题，因为相关性会影响到集成学习的性能。

学习器之间的相关性可以分为两种类型：弱相关和强相关。弱相关表示学习器之间的输出存在一定的差异，而强相关则表示学习器之间的输出非常相似。

在集成学习中，学习器之间的相关性可以通过以下两种方式进行处理：

1. 多样性增强：通过选择不同的学习算法、使用不同的特征子集、采用不同的训练数据集等方式，使得不同的学习器之间存在多样性，从而提高集成学习的性能。

2. 相关性降低：通过减少学习器之间的相关性，可以降低集成学习的方差，从而提高集成学习的性能。常见的方法包括基于模型的方法、基于样本的方法和基于特征的方法等。

总之，学习器之间的相关性可以对集成学习的性能产生重大影响，因此在设计集成学习算法时需要考虑学习器之间的相关性。