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该工作解决了如何让不具备量子专业知识的实践者从经典机器学习过渡到经典-量子混合机器学习流程的挑战。研究人员提出了三阶段框架：首先构建经典自训练模型，随后引入最小化混合量子变体，最后通过“QMetric”诊断反馈优化混合架构。在鸢尾花数据集的实验中，优化后的混合模型将准确率从经典方法的0.31提升至量子方法的0.87。这些结果表明，即使采用适度规模的量子组件，在正确诊断指导下也能增强混合学习中的类别区分和表征能力，为经典机器学习从业者应用量子增强方法提供了实用路径。