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并利用交叉验证的方法，都缺解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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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，都缺来研究超导体的临界温度。利用k-均值聚类算法，门必根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

此外，修课目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

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