因此对于任一样本我们通过在每个数据集上的模型集合进行预测可以得到概率分布：。 在数据集预测阶段设置一个标志位Flag长度为来控制哪些测试集中的样本参与测试。如果Flag=1表示该测试集中的样本参与测试反之Flag=0表示该测试集中的样本不参与测试。例如设Flag=110……0表示数据集和中的数据参与测试。现在通过设置标志位依次控制数据集的数据来参加测试。对于我们假设然后使用上的模型集合对进行预测可

，我们使用一个标志位来控制哪些数据集上的样本参与测试，并在每个数据集上使用不同的模型集合进行预测，得到概率分布。根据这些概率分布的差异来进行最终的预测。例如，如果我们设定Flag=[1,1,0,……,0]，表示只有数据集和中的数据参与测试，那么我们就会在数据集和上使用不同的模型集合进行预测，得到不同的概率分布。然后根据这些概率分布的差异来进行最终的预测。这种方法可以提高模型的鲁棒性和泛化能力，同时也能够更好地利用不同数据集的信息。