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首先，变化根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，江苏详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、年电3-6所示。并利用交叉验证的方法，力市解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
