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具有异构学习模型的一致联合决策
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内容提要
该研究介绍了一种新的决策框架，利用整数线性规划将各种模型的预测映射为全局归一化和可比较的值，并结合决策的先验概率、置信度和模型的预期准确性的信息。实证研究证明该方法在多个数据集上优于传统基准。
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关键要点
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该研究介绍了一种新的决策框架。
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该框架利用整数线性规划（ILP）将不同模型的预测映射为全局归一化和可比较的值。
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框架结合了决策的先验概率、置信度和模型的预期准确性的信息。
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实证研究表明该方法在多个数据集上优于传统基准。
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