《表3 模型的输入变量：大学基础课课程成绩加权投票预测模型研究》

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《大学基础课课程成绩加权投票预测模型研究》

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式中向量X（i）表示第i个样本的特征向量，如表3所示；Φ表示决策函数，根据采用的分类算法决定。向量y（i）=[y1（i），y2（i），y3（i），y4（i），y5（i）]T表示第i个样本的实际分类结果，其中，yk（i）∈{-1，1}|k∈{1，2，3，4，5}；f（X(i）)为模型判定第i个样本的分类结果，取值为[f1（X(i）)，f2（X(i）)，f3（X(i）)，f4（X(i）)，f5（X(i）)]T，其中，fk（X(i）)∈{-1，1}且k∈{1，2，3，4，5}。