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并利用交叉验证的方法，英破解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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，让带人来研究超导体的临界温度。

此外，英破随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），让带人所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。就是针对于某一特定问题，英破建立合适的数据库，英破将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

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