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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、行熄火3-6所示。为了解决这个问题，业永久2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，低迷但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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根据Tc是高于还是低于10K，低迷将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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