《表2 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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高校贫困生判定模型的重点是判别哪些样本数据更符合补助标准，至于补助等级之间的差别可以通过专家知识法（比如通过学生民主推举等方式）来确定，因此主要是选取未参与训练的1915组数据中的不同助学补助标准数据来验证模型的有效符合度，从中随机选取25个特困生样本数据和25个非贫困生样本数据，利用模型推理这50个样本数据的概率分布，求得样本的贫困程度水平值并排序，最后对比排序结果来分析模型的有效符合度。测试样本的概率计算结果如表2所示。