【摘 要】
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本文提出了一种新的集成学习方法。这种方法分为两个步骤，第一步通过使用不同的概率校准方法对原始分类器给出的概率进行校准，第二步使用前一步生成的若干校准后的概率进行
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本文提出了一种新的集成学习方法。这种方法分为两个步骤，第一步通过使用不同的概率校准方法对原始分类器给出的概率进行校准，第二步使用前一步生成的若干校准后的概率进行学习，从而预测最终结果。由于第一步使用了不同的概率校准方法，这就为第二步的集成学习提供了多样性，而多样性已被证明是提高集成学习效果的重要因素。实验表明，不同校准概率之间的集成确实提高了集成学习的效果。此外，本文还提出了两种降低相关性影响的方法，以此解决由于基分类器间存在的相关性而导致的提升效果有限的问题。在使用了这两种方法后，学习效果都有了进一步的提升。
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