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那么在保证模型质量的前提下，得先建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，得先目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，大神器材料人编辑部Alisa编辑。以上，看神便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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，奇女来研究超导体的临界温度。最后，侠前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。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、得先辅助多维材料表征、得先获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

并利用交叉验证的方法，大神器解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。看神开发低成本高活性的ORR/OER电催化剂对于可充电金属空气电池的快速发展至关重要。

奇女（e）普通FeN4和FeN4SW掺杂碳的DOS图。第一性原理计算结果表明，侠前由纳米褶皱诱导形成的Stone-Wales缺陷FeNx位点是其具有优异电催化活性的主要原因。

插图显示了相应ΔE（ΔE=EOER，得先10-EORR，3）和催化OER的Tafel斜率。（e）酸性介质的ORR性能，大神器电解质为0.1MHClO4。