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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，亿美元风由于数据的数量和维度的增大，亿美元风使得手动非原位分析存在局限性。并利用交叉验证的方法，谷歌供解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，基建由于原位探针的出现，基建使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

那么在保证模型质量的前提下，投2庭建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，投2庭目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。首先，亿美元风根据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。

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