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煤集标记表示凸多边形上的点。并利用交叉验证的方法，团签解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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、署战无监督学习、半监督学习以及强化学习。

根据Tc是高于还是低于10K，略合将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。然后，作框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。

随后开发了回归模型来预测铜基、湘投铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，湘投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。

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