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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，建垂来研究超导体的临界温度。基于此，体化本文对机器学习进行简单的介绍，体化并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、含光合光3-6所示。

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随后开发了回归模型来预测铜基、东投大基地项铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，东投大基地项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。实验过程中，建垂研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。