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该研究团队探索了如何将一组量子二元模型整合为多项式分类器。采用混合方法实施了一对一、一对多及二元决策树等策略。研究人员通过重点分析各类方法在计算开销及量子优势方面的影响进行性能评估。与采用相同方法泛化的经典二元模型对比表明，决策树方案具有最佳成本效益，能以最多与类别总数对数级相关的开销，实现与其他方法相当的分类准确率。