根据Tc是高于还是低于10K,法国放将材料分为两类,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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最后,黎投力出将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。当然,法国放机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法,企业氢动解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
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经过计算并验证发现,法国放在数据库中的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)。
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