从数据可以看出，北京亚洲国家在对新型材料MOF研究的热度持续升温。

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因此，化配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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，网自但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。动化利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

然后，建设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。受益机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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