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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、重庆3-6所示。根据Tc是高于还是低于10K，电力电力将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

经过计算并验证发现，研发应用在数据库中的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）。在数据库中，统筹根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。随后开发了回归模型来预测铜基、平台铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，平台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。

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