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共轭子空间检验用于一致性和选择性分类
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内容提要
本研究提出了一种新型分类器，通过整合随机子空间的显著性检验生成共识 p 值，解决分类决策不确定性的问题。该分类器在一致性预测和选择性分类方面表现优异，提供可拒绝和细化的选项。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型分类器，解决分类决策不确定性的问题。
- 该分类器通过整合不同随机子空间的显著性检验生成共识 p 值。
- 研究表明，该分类器在一致性预测和选择性分类方面表现优异。
- 分类器提供可拒绝和细化的选项。
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