BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-27T00:00:00Z 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 💡 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 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 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
