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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、莲莲3-6所示。根据Tc是高于还是低于10K，泉城将材料分为两类，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，第蒂莲在数据库中的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，株并绽放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、娇艳铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，娇艳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，好运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，莲莲举个简单的例子：莲莲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，泉城复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

然后，第蒂莲为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。10个循环（2100分钟）后，株并绽放Cu-Mn-Ce介孔催化剂仍具有吸附和过滤效果，最佳催化剂表现出优异的稳定性，混合TVOC去除率为91.40%。

此外，娇艳高温蠕变变形、热冲击、阳离子偏析和密封失效对于这些脆性陶瓷OPM是致命的。在所有UHTC中，好运以二硼化锆ZrB2为基础的UHTC得到了最多的研究，阐明了加工、微观结构和性能之间的关系。

质子在PCFC的阴极与氧反应形成H2O，莲莲这涉及几个基本反应，如质子扩散、氧分子解离和氧还原形成氧离子或羟基离子。泉城大多数研究人员将研究目标定为如何建立清洁高效的能源系统。