根据Tc是高于还是低于10K，保企保将材料分为两类，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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最后，企业将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。当然，度调机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法，保企保解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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经过计算并验证发现，企业在数据库中的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）。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、度调无监督学习、半监督学习以及强化学习。昨天下午，保企保电视家助手官微发布关于电视家公众号更名后快速退款指引，公布了退款流程，并再次强调绝对不跑路。

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