根据Tc是高于还是低于10K,中绽将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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最后,保质将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。当然,放文机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法,明风解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
基于此,中绽本文对机器学习进行简单的介绍,中绽并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述,根据前人的观点,总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势,以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章,强本所涉及领域也正在慢慢完善。
经过计算并验证发现,领保落实量在数据库中的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)。
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