本文研究了利用多个专家进行学习推迟的代理损失和算法，提出了一种新的学习框架，显著提高了分类器的准确性和公平性。通过理论分析和实验验证，表明在不同数据集上，使用人类专家预测能有效提升决策系统的性能，尤其在成本敏感场景下表现优异。