本发明涉及一种基于XGBoost机器学习算法快速预测
钙钛矿材料的比表面积的方法，通过调研文献，从文献中搜索ABO
3型钙钛矿材料的比表面积数据和化学式，将预处理后的数据集样本作为数据集样本；利用样本集生成特征变量；将数据集样本随机划分为训练集与测试集；以ABO
3型钙钛矿材料样品比表面积为目标变量，以获取到的部分特征变量为自变量。采用XGBoost算法建立ABO
3型钙钛矿材料的比表面积的快速预报模型；对特征变量进行筛选，建立预报模型；根据快速预报模型，预报得到的测试集样本的比表面积。本发明基于可靠真实新的文献数据以及最新的建模方法，所建立的预测ABO
3型钙钛矿材料的比表面积的模型具有简便快捷、低成本、无污染、测试简单、高效等优点。
声明：
“基于XGBoost算法快速预测钙钛矿材料比表面积的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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