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并利用交叉验证的方法，争年解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。因此，代歌2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
首先，剧沂利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，剧沂降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。随后开发了回归模型来预测铜基、蒙山民族铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，蒙山民族同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。然后，歌曲更显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。
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随后，凯旋2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
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