Vi uppskattar en statistisk modell för att förutsäga supraledande kritisk temperatur baserat på de egenskaper som extraheras från supraledarens kemiska formel. Den statistiska modellen ger rimliga förutsägelser om out-of-prov: ±9,5 K baserat på rot-medel-kvadrat-terror. Funktioner som extraheras baserat på värmeledningsförmåga, atomradie, valence, elektron affinitet och atommassa bidrar mest till modellens prediktiv noggrannhet. Det är viktigt att notera att vår modell inte förutsäger om ett material är en supraledare eller inte; den ger bara förutsägelser för supraledare.
Studien REF tillämpar också slumpmässig skog för att förutsäga supraledande kritisk temperatur baserat på de egenskaper som extraheras från supraledarens kemiska formel.
A Data-Driven Statistical Model for Predicting the Critical Temperature of a Superconductor
{'venue': 'Computational Materials Science, Volume 154, Pages 346-354 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Materials Science']}