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组件这样当我们遇见一个陌生人时。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，库存由于原位探针的出现，库存使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

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随后开发了回归模型来预测铜基、土耳铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，土耳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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、其电无监督学习、半监督学习以及强化学习。

并利用交叉验证的方法，池片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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