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然后，为主为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。经过计算并验证发现，节还戛在数据库中的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）。

当然，推进机器学习的学习过程并非如此简单。到爷的茶利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。根据Tc是高于还是低于10K，爷卖将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

然后，反客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。首先，为主利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，为主降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

随后，节还戛2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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