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本文研究了XGBoost在回归任务中对异常值的敏感性，并引入了基于M-、S-和τ-估计器的鲁棒损失函数，提出了MM-XGBoost以在鲁棒性和预测精度之间实现更好的权衡。
本文提出了基于直觉模糊图嵌入的多视图学习随机向量函数链接模型（IFGRVFL-MV），该模型融合了直觉模糊集、图嵌入和多视图学习，以提高分类精度和对异常值的鲁棒性。在基准数据集上的实验表明，IFGRVFL-MV优于现有模型。