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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、增效3-6所示。为了解决这个问题，排污2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，权交但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

随后开发了回归模型来预测铜基、易额元铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，易额元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。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，累计来研究超导体的临界温度。

根据Tc是高于还是低于10K，江西减污降碳将材料分为两类，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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