《表1 测试样本集的拟合概率结果》

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《智慧校园下利用机器学习算法实现高校贫困生的预测》

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贝叶斯网络方法需要处理样本数据的离散属性，结合前文文献中的预测因子，确定贫困生认定体系和各因子离散化后的标准属性值如表1所示。其中将各因子属性值分为四个区间等级，表中的助学补助金额指数四个区间分别对应高校学生贫困程度为特困、贫困、一般和非贫困。