Accurate predictive model of band gap with selected important features based on explainable machine learning
Diese Studie zeigt, dass durch den Einsatz erklärbarer maschineller Lernverfahren (XML) zur Identifizierung der fünf wichtigsten Merkmale ein kompaktiertes Vorhersagemodell für Bandlücken entwickelt werden kann, das nicht nur eine mit dem Vollmodell vergleichbare Genauigkeit aufweist, sondern auch eine verbesserte Generalisierungsfähigkeit bei gleichzeitig reduzierten Erfassungskosten bietet.