资源受限的分类任务在实际应用中很常见，例如为疾病诊断分配测试，填补有限数量的职位时雇用决策以及在有限检查预算下制造环境中的缺陷检测。典型的分类算法将学习过程和资源约束视为两个单独的顺序任务。在这里，我们设计了一种自适应学习方法，该方法通过迭代微调错误分类成本来考虑资源限制和共同学习。通过使用公开可用数据集的结构化实验研究，我们评估了采用建议方法的决策树分类器。自适应学习方法的表现要比替代方法要好得多，尤其是对于困难的分类问题，在这种问题上，普通方法的表现可能不令人满意。我们将适应性学习方法设想为处理资源受限分类问题的技术曲目的重要补充。
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