从预测到行动：适当性能估计在基于机器学习的材料发现中的关键作用

BriefGPT - AI 论文速递 ·

Matbench Discovery使用机器学习模型模拟稳定无机晶体，研究发现CHGNet、M3GNet和MACE是最佳的材料发现方法，其晶体稳定性分类的F1得分约为0.6。研究还强调了全局回归指标和分类指标之间的差异。

CHGNet F1得分 M3GNet MACE Matbench Discovery 全局回归指标分类指标晶体稳定性分类机器学习机器学习模型稳定无机晶体

原文中文，约600字，阅读约需2分钟。