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并利用交叉验证的方法，个喜解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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，欢玩来研究超导体的临界温度。利用k-均值聚类算法，捆绑根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，神奇由于数据的数量和维度的增大，神奇使得手动非原位分析存在局限性。在数据库中，女侠根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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