在保證校準的同時提高預測準確性，可以採取以下幾種策略。首先，利用集成學習方法，如隨機森林或梯度提升樹，這些方法通過結合多個基模型的預測來提高整體預測的準確性。這些基模型可以是不同的算法或相同算法的不同參數設置，從而增加預測的多樣性。
其次，進行特徵選擇和工程，以確保模型使用最具信息量的特徵。通過分析特徵的重要性，去除冗餘或無關的特徵，可以提高模型的性能。此外，使用交叉驗證來選擇最佳的模型超參數，能夠進一步提高預測的準確性。
最後，將校準過程與模型訓練相結合，通過在訓練過程中引入校準損失函數，來同時優化預測準確性和校準性。這樣，模型不僅能夠學習到準確的預測，還能確保這些預測在長期內保持校準。