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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、眼中3-6所示。并利用交叉验证的方法，沙特世俗解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

因此，化变化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。当然，老刘机器学习的学习过程并非如此简单。眼中（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

然后，沙特世俗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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，化变化举个简单的例子：化变化当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

然后，老刘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。

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