《表1 基于VT方法的组合模型预测的金属氧化物物理性能》

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《基于机器学习与多尺度特征的金属氧化物性能预测》

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注:“—”表示数据集中至少1个属性的响应数据点为零，因此不计算MAPE。

为了选择适宜的机器学习算法，将3种机器学习模型与3种特征选择方法进行组合，通过对比筛选出最佳组合模型。将VT方法与3种机器学习模型（LR，SVR，RFR）组合，对二元金属氧化物的物理性能进行预测，预测结果见表1。