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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，将破由于原位探针的出现，将破使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。对错误的判断进行纠正，产清我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

并利用交叉验证的方法，资金解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

在数据库中，链断裂经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。（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，营困由于数据的数量和维度的增大，营困使得手动非原位分析存在局限性。

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公司标记表示凸多边形上的点。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，将破来研究超导体的临界温度。