Aug, 2023
机器学习估计超导体临界温度的方法调查
Investigation on Machine Learning Based Approaches for Estimating the Critical Temperature of Superconductors
Fatin Abrar Shams, Rashed Hasan Ratul, Ahnaf Islam Naf, Syed Shaek Hossain Samir, Mirza Muntasir Nishat...
TL;DR利用堆叠机器学习方法对超导材料的复杂特性进行训练,以准确预测临界温度。与先前的研究相比,该模型表现出有希望的性能,RMSE 为 9.68,R2 得分为 0.922。本研究的结果可为堆叠集成方法与超参数优化的高效实现提供新的见解。