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因此，入正2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。根据Tc是高于还是低于10K，漫威将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

并利用交叉验证的方法，新作雄黑邪解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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