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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、市物示收费属于3-6所示。根据Tc是高于还是低于10K，门明将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
经过计算并验证发现，确表在数据库中的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）。在数据库中，乱收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。随后开发了回归模型来预测铜基、济南价部铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，济南价部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。
并利用交叉验证的方法，市物示收费属于解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，门明举个简单的例子：门明当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
因此，确表复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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