提升法之所以能提高样本分类的正确率，是因为以下哪些原因？? 通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率。对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值。每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习。通过多轮分类获得多个分类模型。

提升法（Boosting）的核心思想是通过组合多个弱分类器形成强分类器。本题的关键在于理解提升法提高分类正确率的直接原因。虽然选项中涉及了加权平均、样本权重调整等过程，但根本原因在于多轮训练生成多个模型并进行集成，而非单个模型的优化或权重调整本身。

选项分析

选项1：通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率

错误。提升法中的每轮模型（弱分类器）通常准确率有限，但整体通过组合提升性能，而非直接提高单个模型的准确率。

选项2：对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值

部分正确但非根本原因。加权平均是集成方法的实现方式，但正确率提升的核心在于组合多个模型，而非单纯的加权过程。

选项3：每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习

错误。调整样本权重是提升法的手段，目的是让后续模型关注难分类样本，但正确率提升的直接原因仍是模型集成。

选项4：通过多轮分类获得多个分类模型

正确。提升法通过多轮训练生成多个模型，并将它们的预测结果集成，从而整体提升分类性能。这是正确率提高的直接原因。