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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、福建3-6所示。此外，电力电能电网目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
根据Tc是高于还是低于10K，推广碳配将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，质量治理造绿举个简单的例子：质量治理造绿当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。新举（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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然后，福建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。与广泛报道的手性超结构如纤维束、电力电能电网管状结构和螺旋结构相比，自组装手性环状结构由于其圆度和螺旋度的构象限制，在很大程度上尚未得到研究。
受生命系统中自然出现的螺旋环的启发，推广碳配螺旋环结构的制备在化学、材料和生物学界引起了越来越多的兴趣。变温光谱分析、质量治理造绿电子显微镜表征和理论模拟揭示了聚集-环化的分层组装机制。
新举（f）(S)-BUcrystal和(S)-BUtoroid的XRD图案。措打（e）溶液聚合的旋涂膜的SEM图像。
