对下面这段文字进行降重加扩写：为了降低样本不均衡、样本量少等问题对分类结果的影响本文采用集成分类器来提高肠鸣音的自动检测正确率。集成分类器是由多个单个分类器以串行或并行的方式聚集而成这些单个分类器的分类正确率应当大于50且分类器之间相互独立。集成分类器综合了多个分类器利用多个分类器的结果通过平均、投票和学习的方法实现最终的分类。因此集成分类器具有较好的预测性能与较强的稳定性。本文选取了集成分类器B

为了解决肠鸣音检测中的样本不均衡和样本量少等问题，本文提出了使用集成分类器来提高自动检测的准确率。集成分类器是由多个单个分类器串行或并行聚集而成的，这些分类器的分类正确率必须大于50％，并且它们之间是相互独立的。通过综合多个分类器的结果，可以通过平均、投票和学习的方法来实现最终的分类，这将大大提高预测性能和稳定性。为了实现肠鸣音和非肠鸣音的自动分类，本文选择了Boosting Trees作为集成分类器。Boosting Trees是一种以决策树为基函数的Boosting方法，其训练样本初始化时采用等权重有放回的抽样方式进行训练。在每次训练之后，对于决策失误的训练样本，赋予较大的权重，以对下一个决策树进行训练，直至所有决策树都训练完毕。这种分类器可以降低单个分类器可能出现的偏差问题，适用于分类和回归问题。因此，本文的方法可以有效地解决肠鸣音检测中的问题，提高检测的准确性和稳定性。