本文研究了机器学习中的好斗现象及其解决方案，提出了一种高效的分类器算法，能够抵抗策略操纵。通过引入噪音和新的损失函数，分析了学习样本复杂度和决策规则的鲁棒性。同时探讨了战略分类中的公平性与准确性之间的矛盾，提出了极小极大群体公平的学习目标，实验结果验证了算法在真实数据上的有效性。