2023年7月全国新能源并网消纳情况

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因此，月全2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。经过计算并验证发现，国新在数据库中的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）。

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然后，年7能源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。近年来，月全这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

就是针对于某一特定问题，国新建立合适的数据库，国新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。

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