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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，日报融合来研究超导体的临界温度。就是针对于某一特定问题，头版头条建立合适的数据库，头版头条将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

随后开发了回归模型来预测铜基、点赞铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，点赞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。为了解决这个问题，山东2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。2018年，文旅文化在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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