组合分类器的性能优于单个分类器必须满⾜两个必要的条件: (1)基分类器之间应该是相互独⽴的;(2)基分类器应当好于随机猜测分类器

bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过结合多个基分类器的预测来提高整体模型的性能。以下是bagging生效的必要条件的分析：

- **A: 基分类器之间应该是相互独立的**
**正确。** bagging的一个关键思想是通过对训练数据的随机抽样（有放回的抽样）来生成多个不同的训练数据集，这样可以训练出相对独立的基分类器。基分类器的独立性有助于减少偏差和方差，提高最终模型的泛化能力。

- **B: 基分类器要足够多**
**正确。** 在bagging中，增加基分类器的数量通常可以提高模型的稳定性和准确性，因为更多的分类器可以更好地平均化随机误差。然而，太多的分类器也可能带来计算成本增加的问题。

- **C: 基分类器应当好于随机猜测分类器**
**正确。** 基分类器至少需要比随机猜测好，这样多数投票或平均输出才有意义，这也是集成学习方法的一个基本要求。如果基分类器表现很差，那么集成的效果也会受到影响。

- **D: 不断调整错误样本的权重**
**错误。** 这个选项描述的是Boosting方法中的一种策略，而不是bagging的。Boosting通过调整样本权重来关注难以分类的样本，而bagging则是通过数据采样的方式来实现分类器的多样性。

综上所述，bagging生效的必要条件是A、B、C。这些条件确保了bagging能够有效地降低模型的方差，从而提高整体预测性能。