摘要:本方法/协议文章面向有兴趣进行以机器学习为中心的研究的材料科学家。我们涵盖了有关数据获取和处理、特征工程、模型训练、验证、评估和比较、材料数据和基准数据集的流行存储库、模型和架构共享以及最终发布的广泛指南和最佳实践。此外,我们还提供了带有示例 Python 代码的交互式 Jupyter 笔记本,以演示所讨论的一些概念、工作流程和最佳实践。总体而言,数据驱动的方法和机器学习工作流程和注意事项以简单的方式呈现,让感兴趣的读者能够使用建议的参考资料、最佳实践和他们自己的材料领域专业知识更智能地指导他们的机器学习研究。■ 介绍
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