It has been shown that under certain circumstances, when hypotheses are drawn in this manner and averaged according to Bayes' law, this technique has an expected error that is bounded to be at most twice the expected error of the Bayes optimal classifier.
Было показано, что при некоторых обстоятельствах, если гипотезы выбираются таким образом и усредняются согласно закону Байеса, эта техника имеет ожидаемую ошибку, которая ограничена удвоенной ожидаемой ошибки байесовского оптимального классификатора.