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。

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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