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并利用交叉验证的方法，美食解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。想不想吃标记表示凸多边形上的点。根据Tc是高于还是低于10K，美食将材料分为两类，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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另外7个模型为回归模型，美食预测绝缘体材料的带隙能（EBG），美食体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。想不想吃(c)剥脱的CoFeLDH纳米片及其初始样品的CoK-edgeFT-EXAFS数据以及相应的拟合结果。

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美食(d)BH单层中K+扩散的能垒。想不想吃(d)带有C空位的g-C3N4和Ns-g-C3N4的EPR谱。