الگوریتم AdaBoost.ECC، از بسیاری جهات شبیه AdaBoost.OC است. تفاوت اصلی این دو الگوریتم این است که، AdaBoost.ECC ارزش را بر اساس شبه خطا در هر دور از اجرای الگوریتم، محاسبه نمی‌کند؛ بلکه و را که به ترتیب نشان‌دهنده رای‌های مثبت و منفی فرضیه در مساله دوکلاسه است را در هر دور محاسبه می‌کند. بر اساس گفته ارایه دهندگان این روش [29]، با این استراتژی، به طور ساده‌تری می‌توان مساله چند‌کلاسه را به فرم دوکلاسه شکست. شبه کد این روش را الگوریتم4. مشاهده می‌کنید. در زمان دسته‌بندی، تابع ارزش رای مربوط به برچسب کلاس را به‌دست می‌دهد. خروجی فرضیه نهایی ، برچسب کلاس می‌باشد که بیشترین مقدار را از فرضیه کسب کرده است. ارایه دهندگان AdaBoost.ECC ادعا می‌کنند که این روش پیچیدگی محاسباتی کمتری نسبت به AdaBoost.OC دارد و نتایج دقیق‌تری نیز به دست می‌آورد.
