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然后，股份公司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。并利用交叉验证的方法，本氢解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
2018年，动力堆业在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，签约氢燃材料人编辑部Alisa编辑。我在材料人等你哟，推动期待您的加入。
作者进一步扩展了其框架，料电以提取硫空位的扩散参数，料电并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。池电这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
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股份公司阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。随后，本氢2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、推动电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、料电辅助多维材料表征、料电获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。