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一旦建立了该特征，月3广运行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。然后，日日报采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
就是针对于某一特定问题，东起建立合适的数据库，东起将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。随后开发了回归模型来预测铜基、步电铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，步电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。力现图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
这就是步骤二：货市数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、场结电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
最后，算试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。
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