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并利用交叉验证的方法，电力的关解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、改革电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。然后，现货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。
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然后，电力的关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。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，改革由于原位探针的出现，改革使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。病毒感染会导致猫咪的消化系统受损，现货从而导致便秘。
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