# 自适应提升

经典提升理论只把错误当成一个总数，假阳性与假阴性被同等对待。新的表述把弱学习器的保证写成一个假阳性/假阴性误差对集合，并证明该集合能否被提升到任意高精度，取决于它的凸包是否与随机猜测可达的点集相交。据此，可提升与不可提升之间不存在中间地带，且提升过程无需事先知道这个集合。

经典提升理论只把错误当成一个总数，假阳性与假阴性被同等对待。新的表述把弱学习器的保证写成一个假阳性/假阴性误差对集合，并证明该集合能否被提升到任意高精度，取决于它的凸包是否与随机猜测可达的点集相交。据此，可提升与不可提升之间不存在中间地带，且提升过程无需事先知道这个集合。