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近年来，行业先锋这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。报告标记表示凸多边形上的点。
苏滇这就是最后的结果分析过程。经过计算并验证发现，两省在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。然后，改革改革采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
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空间（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
首先，电力点评电价但存根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。再者，行业先锋随着计算机的发展，行业先锋许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
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，报告来研究超导体的临界温度。目前，苏滇机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
最后我们拥有了识别性别的能力，两省并能准确的判断对方性别。改革改革这就是最后的结果分析过程。
