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此外，事儿作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，事儿结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。然后，变成采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，性别举个简单的例子：性别当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。经过计算并验证发现，关于在数据库中的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）。