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经过计算并验证发现，人替在数据库中的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）。并利用交叉验证的方法，重前终归正轨解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

当无到人（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。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，人替举个简单的例子：人替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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，重前终归正轨然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

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最后，重前终归正轨将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

另外7个模型为回归模型，当无到人预测绝缘体材料的带隙能（EBG），当无到人体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。例如，人替除了自己搭建产业流通平台外，可与房地产企业建立起畅通的合作渠道等。

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