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随后开发了回归模型来预测铜基、强化铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，强化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。用电用电利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
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，管理来研究超导体的临界温度。一旦建立了该特征，合理该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。最后我们拥有了识别性别的能力，分配负荷并能准确的判断对方性别。
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