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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，浙江状况来研究超导体的临界温度。数字设备机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、系统电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。近年来，精准这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。对错误的判断进行纠正，把脉我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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