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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
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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Matbench Discovery 通过机器学习模型模拟稳定无机晶体。
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研究解决了热力学稳定性与形成能之间的脱节问题。
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CHGNet、M3GNet和MACE是最佳的材料发现方法，F1得分约为0.6。
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前三个模型在热力学稳定性预测中表现最佳，发现加速因子最高可达5倍。
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强调全局回归指标与分类指标之间的差异，准确的回归器可能导致高假阳性率。
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需要关注与提高稳定性命中率相关的分类指标。
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