机器学习的性能可以通过泛化误差表达,泛化误差越小,则该学习性能越好,反之则性能越差。为了进一步研究泛化误差的特性,通常采用泛化误差分解的方法。针对加权融合方法,并应用平方误差损失函数,给出了泛化误差的一种分解,在此基础上,进一步获得了加权融合方法的最优泛化误差分解。