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然后，颗样本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。一旦建立了该特征，国产该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

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另外7个模型为回归模型，国产预测绝缘体材料的带隙能（EBG），国产体积模量（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）。我在材料人等你哟，浮沉期待您的加入。

基于此，死磕本文对机器学习进行简单的介绍，死磕并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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