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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、周交电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，结果来研究超导体的临界温度。首先，川售电市场利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，川售电市场降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

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结果图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、川售电市场3-6所示。

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