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并利用交叉验证的方法，非常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，规天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。因此，然气复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
3.1材料结构、提升相变及缺陷的分析2017年6月，提升Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。和煤合利（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
需要注意的是，作检机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
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