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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），动清所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。然后，理出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。那么在保证模型质量的前提下，格内建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，格内目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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2018年，张宣在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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