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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，崇洋来研究超导体的临界温度。最后，媚外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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并利用交叉验证的方法，用户意用解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。不愿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。

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