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釩摻雜的鎳鈷層狀雙氫氧化合物之製程優化模型

使用釩摻雜的鎳鈷層狀雙氫氧化合物之過電位資料集訓練本模型，透過隨機森林挑選權重較高的特徵進行多項式回歸模型的訓練，後續透過Pipeline與網格搜索，設置完整的模型訓練流程與最佳參數的尋找。訓練期間使用留一法交叉驗證( Leave-One-Out Cross-Validation)作為交叉驗證的方法，並得到RMSE=0.0162的低值。訓練完的模型展現出R2= 0.8422，表示其在預測過電位時的高準確性。使用此模型，大幅降低材料優化的難度與時間，為電催化觸媒的開發，拓展出一條嶄新的道路。

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最後更新 九月 3, 2025, 11:20 (CST)
建立 九月 3, 2025, 11:20 (CST)
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harvest_source_title 中興大學大數據中心(AI-Data)

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