弃权学习（learning with abstention）
[1]主要是为了使分类器在学习过程中可能出现的误导性或者不正确的信息时（这常被称为“幻觉”），能够对做出预测进行弃权。目前，弃权学习的方法主要可以分为以下几种：
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