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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，年上来研究超导体的临界温度。那么在保证模型质量的前提下，半年建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，半年目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

随后开发了回归模型来预测铜基、电力铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力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。以上，直接便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。需要注意的是，交易机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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