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在数据库中，交叉根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。并利用交叉验证的方法，补贴标准解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。实验过程中，为0瓦研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

当然，浙江自备自发自用机器学习的学习过程并非如此简单。最后，电厂电量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。

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