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并利用交叉验证的方法，不好解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。需要注意的是，到底好机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。目前，不好机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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在数据库中，到底好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。

另外7个模型为回归模型，不好预测绝缘体材料的带隙能（EBG），不好体积模量（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）。我是宠物达人【汪小弟】，到底好虽然小弟养宠经验不算短，但必有疏漏之处，希望大家能多多交流，一起更好的分享养宠的经验哦。

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