全局性质预测：基于开源类钙钛矿数据集的基准研究
材料科学
2020-10-21 v1 数据分析、统计与概率
摘要
为新型材料（如用于光伏的类钙钛矿材料）筛选组合空间，已产生大量模拟的高通量数据及其分析。本研究提出对七个开源类钙钛矿材料数据库，基于结构指纹的机器学习模型进行综合评价，以预测带隙与能量。结果表明，给定方法均无法均匀捕捉任意数据库，同时强调常用指标在典型工作流中高度依赖于数据库。此外，方差选择与自编码器可显著缩减指纹尺寸，这表明以常用指纹构建的模型仅依赖于可用指纹空间的子流形。
引用
@article{arxiv.2010.10174,
title = {Global property prediction: A benchmark study on open source, perovskite-like datasets},
author = {Felix Mayr and Alessio Gagliardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10174},
year = {2020}
}