四、全球物【数据概览】图1电解液的溶剂化结构表征。

并利用交叉验证的方法，联网解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，支出作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，支出结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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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，全球物来研究超导体的临界温度。

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