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DMCP集成了多种可视化方法，据产包括模型表现对比条形图、据产R2得分小提琴图（重复试验）、训练数据集和测试数据集散点图（模型选定后）、Pearson相关系数图和特征重要性图。催化是工业社会的重要组成部分，品赋因为它提供与我们日常生活密切相关的大量工业产品，如肥料、药物和燃料。

首先，源城应用特征工程从任一DFT计算生成的或者从材料数据库（如MaterialsProject、C2DB等。电力大数(b)20个选定特征的Pearson相关系数图。MRE致力于发表与能源和环境等与当代社会重大挑战相关的重要成果，据产旨在促进与能源相关的新材料、新技术、新器件、新系统研究。

如图2所示，品赋具体介绍了机器学习模型建立的过程。在催化领域，源城特征工程应满足几个要求：源城特征应该能够独立地描述系统的部分电子结构或原子结构，也应该有效描述活性位点周围的化学配位环境，同时应该可以通过很少的DFT计算或直接从可用的数据库查询中获得，此外它们应该在物理上直观以保证模型的鲁棒性。

在构建机器学习模型时，电力大数特征工程是最重要的步骤，因为它很大程度上决定了模型的最终表现。

随后，据产以双原子过渡金属酞菁（Pc）催化剂为例，文章介绍了我们的新型DFT-ML方法具体应用。节能高效，品赋容量更大一般来说，太阳能热水器受到光照和天气的制约，而电热水器和燃气热水器容量较小热水续航能力差。

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