《表3 对B20等结构测试的KRR算法置信度》

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《机器学习加速CALYPSO结构预测的可行性》

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分别对原子数量为20～40的8种团簇结构进行了测试，得出算法对于不同结构的置信度如表3所示，其中第一列表示允许误差，其范围是0.5～1.0，从表中可以看出，当误差为0.5 kcal/mol时，算法的置信度均大于60%，并且随着允许误差的增加，算法置信度逐渐增加；在理想允许误差为1 kcal/mol的情况下，对8种结构测试都达到了接近90%的置信度。从结果来看，使用KRR算法替代DFT方法预测结构能量进行结构预测在准确度方面是可行的。