除此之外，发展还要保持室内的通风，避免细菌滋生。
就是针对于某一特定问题，回顾建立合适的数据库，回顾将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。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，炭篇来研究超导体的临界温度。
经过计算并验证发现，发展在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。回顾这些都是限制材料发展与变革的重大因素。炭篇机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
首先，发展根据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。然后，回顾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。
并利用交叉验证的方法，炭篇解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
3.1材料结构、发展相变及缺陷的分析2017年6月，发展Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。另一方面，回顾它还可以测量材料的力学性质，比如测量材料的杨氏模量。
炭篇图3展示了Bi1.11Sb0.89S3在前3圈充放电时的原位XRD结果。未来，发展原位研究技术将会向着更高分辨率，更多应用方向，更多新技术发展。
回顾它也发生了不明显的可逆变化。与此同时，炭篇材料的体积膨胀率也可以计算出来，大约为25%。
