arXiv cs.LG· Shoeb Athar, Adrien Mecibah, Philippe Jund·· 7 小时前AI 评分17
面向 Half-Heusler 热电材料的可泛化机器学习框架
A Generalizable Machine Learning Framework for Half-Heusler Thermoelectrics
AI 导读
研究团队提出一套可泛化的机器学习框架，用于预测 Half-Heusler 化合物的热电优值 zT，并重点预测此前未见过的组分。该框架采用基于 PCA 的训练/测试集划分，结合贝叶斯超参优化与相关性 k-best 特征选择，在 Random Forest、XGBoost 和 Neural Network 模型上使测试 RMSE 较全部 118 个输入特征降低 16-27%。
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