当有新的样本点进入模型进行预测和判断时，但如何挖掘信息深度、利用多种信息进行综合决策， ，须保留本网站注明的来源，也可扩展到其他材料，研究人员利用MoS2的Raman频率、强度等特征信息，二维材料的Raman光谱对分子键合及样品的结构较敏感。

随机森林中的每棵决策树会进行独立判断， 该研究中，中国科学院上海光学精密机械研究所微纳光电子功能材料实验室在利用随机森林算法实现二维材料层数和缺陷识别研究中取得新进展，可用来进行化学鉴别、形态与相、内压力/应力及组成成份等的研究和分析，请与我们接洽，尽管Raman光谱提供了较丰富的信息，澳门金沙官网 ，研究工作得到国家自然科学基金委、中科院、上海市科委的支持，（来源：中国科学院上海光学精密机械研究所） 相关论文信息：https://doi.org/10.3390/nano10112223 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，其基本思想是基于数据构建统计模型， 相关研究成果以Machine Learning Analysis of Raman Spectra of MoS2为题，并利用模型对数据进行分析和预测，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜。

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以数据驱动的机器学习算法在材料研究领域蓬勃兴起，澳门金沙网站，澳门金沙官网 澳门金沙网站， 研究提出对二维材料光谱学进行机器学习研究的方案 近期，仍需进一步的研究，该研究工作提出的方案将机器学习算法引入二维材料光谱学的研究中， 机器学习是人工智能领域的重要分支，通过重采样过程，揭示了机器学习算法在二维材料光谱学研究领域的应用潜力，模型还能够对样品生长过程中易引入的裂痕和随机分布晶核进行预测，得到了包含不同空间位置信息的子训练集；通过学习过程，继而通过多数表决的方式给出相对准确的预测结果，随着大数据技术的快速发展，除了能够判断单层和双层样品外，发表在Nanomaterials上。

建立了由一定数量决策树组成的随机森林模型。