在我看来，这篇文章是从基分类器的角度来接近它的。例如，如果基分类器是最大深度为 1（或任何其他严重限制因素）的决策树，它将欠拟合。一般来说，boosting会添加一个相同结构的分类器，并在之前分类器错误的数据上对其进行训练，从而得到更通用的模型；因此“较少欠拟合”。