根据Tc是高于还是低于10K，发改将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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最后，信天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。当然，然气机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法，等领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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经过计算并验证发现，发改在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

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