[P] P217~P230 Materials Chemistry

[P217] Prediction and Feature Evaluation of Corrosion-Initiating Inclusions Using Multiple Machine Learning Models

○Mao Ueta¹, Takayuki Shiraiwa¹, Manabu Enoki², Kaige Wu¹ (1. The Univ. of Tokyo, 2. Tokyo University of Technology)

Keywords:

Corrosion,Al alloy,Machine Learning

Al合金AA5083に関する介在物の形状、元素組成、及び凝集度に関する18個の特徴量において、SVM、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost を用いて腐食起点介在物予測モデルを作成した。それぞれで特徴量重要度を評価した後、重要度上位の特徴量を選択して、モデルを作成し、全体の予測精度、及び腐食起点介在物に対するF1スコアを評価指標として算出した。