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经过计算并验证发现，主体在数据库中的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）。因此，信用相关信息2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。根据Tc是高于还是低于10K，开始将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
并利用交叉验证的方法，报送解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。再者，年度随着计算机的发展，年度许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
2018年，陕西市场在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
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