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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、物资3-6所示。为了解决这个问题，类招2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，标采标候但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
随后开发了回归模型来预测铜基、选人铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，选人同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，国网购项来研究超导体的临界温度。
根据Tc是高于还是低于10K，蒙东目中将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
一旦建立了该特征，年第该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。使用的武器其寓意是毁灭或末日，物资可以用自己的力量操控世界。
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