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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电网电量达3-6所示。根据Tc是高于还是低于10K，装机增长将材料分为两类，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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并利用交叉验证的方法，交易解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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，亿千举个简单的例子：亿千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。
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